Nat. Commun.：用于建模和理解极端天气与气候事件的人工智能

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Smart GEOhazards  数智灾害  2025年07月19日

文章简介

标题:  Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events
译文：用于建模和理解极端天气与气候事件的人工智能
期刊：Nature Communications
摘要：近年来，人工智能（AI）通过改进天气预报、模型仿真、参数估计以及极端事件预测，深刻影响了包括地球系统科学在内的各个领域。后者面临着特定挑战，例如从含噪、异质、小样本量且注释有限的数据中开发准确的预测因子。本文综述了人工智能如何用于分析极端气候事件（如洪水、干旱、火灾和热浪），强调了创建准确、透明且可靠的 AI 模型的重要性。我们讨论了处理有限数据、集成实时信息以及部署可解释模型的障碍 —— 这些都是赢得利益相关者信任和满足监管需求的关键步骤。我们概述了人工智能如何帮助更有效地识别和解释极端事件，进而改善灾害响应和沟通。我们强调，需要通过跨领域合作创建实用、可解释且可信的 AI 解决方案，以增强灾害防范能力并降低风险。
作者：Gustau Camps-Valls, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Kai-Hendrik Cohrs, Adrian Höhl, Andrea Castelletti, Aytac Pacal, Claire Robin, Francesco Martinuzzi, Ioannis Papoutsis, Ioannis Prapas, JorgePérez-Aracil, Katja Weigel, Maria Gonzalez-Calabuig, Markus Reichstein, Martin Rabel, Matteo Giuliani, Miguel D. Mahecha, Oana-Iuliana Popescu, Oscar J. Pellicer-Valero, Said Ouala, Sancho Salcedo-Sanz, Sebastian Sippel, Spyros Kondylatos, Tamara Happé, Tristan Williams
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-025-56573-8

研究背景

近年来，气候变化使洪水、干旱、热浪、火灾等极端天气和气候事件的频率、强度与持续时间显著增加，对社会稳定、经济安全、生物多样性及生态完整性构成前所未有的威胁，其对人类生计和自然环境的深远影响常伴随长期甚至不可逆后果。准确建模、刻画和理解极端事件是制定有效缓解与适应策略的关键，但传统方法在处理复杂多维数据、捕捉非线性关系和小样本标注等方面面临挑战。

人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，凭借数据分析、模式识别和预测的强大能力，成为极端事件研究的变革性工具。其不仅能改进天气预报、模型仿真和参数估计，还在极端事件的检测、预测、归因和风险沟通中展现潜力，如计算机视觉技术可利用气候数据实现事件检测定位，概率模型量化预测不确定性，可解释人工智能（XAI）和因果推理揭示事件机制以提升决策可信度。

当前研究缺乏对极端事件广泛环境和社会影响的整体视角，且在数据不足、模型可解释性、实时信息整合及跨学科协作等方面挑战显著，如统计定义忽略多维依赖、小样本与噪声数据影响模型训练、AI “黑箱” 特性制约政策制定与公众沟通。因此，需综合 AI 技术与多学科知识开发准确、透明、可靠的模型，以提升灾害预警和风险降低能力。本文系统综述 AI 在极端气候事件分析中的应用，讨论关键挑战，通过案例展示 AI 应用效果并展望未来方向，为构建实用可信的 AI 解决方案提供参考。

人工智能方法综述

一、极端事件建模

1.检测：突破传统阈值法的单变量局限，采用异常检测（如自编码器重构误差识别极端值）、单类分类算法及概率模型（如多元极值理论），捕捉时空多维关联。例如，深度学习用于热带气旋和大气河流的高分辨率模型输出分割，半监督学习实现极端事件定位。

2.预测：利用ConvLSTM、Transformer 等深度学习模型整合气候变量、卫星影像等多源数据，实现从短期到季节尺度的预测。概率模型（如分位数回归）量化极端值概率分布，提升热浪、洪水等事件的预测可靠性。

3.影响评估：通过遥感与气候数据融合，模拟极端事件对植被健康、农业产量、社会经济的影响。例如，使用回声状态网络和 Transformer 分析干旱对植被状态的胁迫，或通过自然语言处理分析新闻数据评估灾害社会影响。

二、极端事件的可理解性和可信赖性

1.可解释人工智能（XAI）：通过模型蒸馏（如 SHAP、LIME）和注意力机制揭示模型决策逻辑。例如，在干旱预测中用 “神经元集成梯度” 分析关键气候变量的贡献，或通过原型解释事件定位结果。

2.因果推理与归因：利用结构因果模型（SCM）和反事实分析识别极端事件驱动因素，区分自然变率与人为强迫（如温室气体排放对热浪的贡献）。极端事件归因（EEA）通过气候模式模拟与机器学习，量化人类活动对事件发生概率的影响（如某热浪事件因人为因素概率提升 600%）。

3.不确定性量化（UQ）：通过贝叶斯方法、集成学习区分偶然不确定性（天气固有变率）与认知不确定性（模型参数缺失）。例如，在洪水预测中评估模型置信区间，减少误报风险。

三、最后一公里：操作化、沟通、伦理和决策

AI 技术从实验室到实际应用需解决系统集成、风险沟通、伦理公平性与决策支持四大挑战：

1.操作化与预警系统集成：通过API 接口与云计算平台，将 AI 模型嵌入实时预警系统（EWSs），实现数据采集、预测、发布的自动化。例如，德国 2021 年洪水中暴露的监测数据缺失问题，可通过 AI 驱动的域适应与迁移学习优化。

2.风险沟通与多模态交互：利用大语言模型（LLMs）生成自然语言预警报告，结合3D 可视化（如洪水淹没模拟）提升公众理解。案例显示，利比亚风暴因沟通失效导致严重伤亡，凸显个性化预警与社区参与的重要性。

3.伦理与公平性：避免 AI 模型因数据偏差加剧社会不平等（如全球南方脆弱社区的风险低估），通过公平机器学习、数据空间均衡采样确保决策透明。例如，LLMs 需规避训练数据中的地域偏见，支持本地化风险叙事。

4.跨学科决策支持：开发人机协同框架，结合领域专家知识与强化学习模拟最优决策路径。例如，通过参与式设计让政策制定者、社区代表参与模型优化，提升灾害响应的社会适应性。

数据、模型、融合挑战

一、 数据挑战

极端事件数据面临样本稀缺、标注不足的核心问题，其罕见性导致模型难以捕捉真实分布，尤其在数据预处理中易因去噪操作丢失极端值信号。多源数据（如卫星遥感、气候再分析）存在时空分辨率差异、模态异构性，需解决跨尺度特征融合与噪声干扰问题，例如混合模型需平衡机理驱动与数据驱动的可信度。此外，实时数据集成面临观测误差（如传感器故障）和动态分布漂移，传统方法难以适应极端事件演化中的非平稳性。

二、模型挑战

模型开发受限于极端事件统计定义模糊，其复杂性常表现为上下文相关的 “条件异常”，而非简单阈值突破，导致检测模型难以区分新形态模式与噪声。预测方面，AI 模型对长时序依赖和空间远程关联捕捉不足，如循环神经网络在模拟干旱链锁效应时易忽略土壤 - 大气反馈的非线性机制。可解释性与因果推理面临XAI 方法仅揭示相关性、无法验证因果结构的局限，不同解释技术（如 SHAP 与 LIME）可能产生矛盾结论，需跨学科验证。

三、融合挑战

AI 与物理模型的融合存在数值稳定性冲突，例如气候模型嵌入 AI 参数化方案时，长期模拟可能因训练数据不足产生非物理结果。跨学科协作需突破领域知识壁垒，如 AI 研究者设计的风险沟通模型可能忽视社会脆弱性分布（如全球南方社区的语言与技术障碍），导致预警系统 “一刀切” 失效。实际部署中，模型输出与决策流程的整合面临不确定性量化缺失，例如概率预测未转化为可操作的疏散阈值，需结合行为心理学优化人机交互界面。

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（接上篇）

案例研究

一、干旱：从检测到影响评估的全链条AI应用

1.多模态数据融合建模：利用卫星影像（植被指数、土壤湿度）、气候变量（降水、温度）和静态地理特征（地形、土地利用），通过深度学习模型（如 ConvLSTM、Transformer）捕捉干旱的时空演变模式。

案例: 结合域感知变分自动编码器（VAEs）融合传统干旱指标（如标准化降水指数 SPI）与辅助气候数据，提升干旱严重程度预测精度。

2.可解释性分析：采用神经元集成梯度（Neuron Integrated Gradients）等 XAI 技术，解析模型对干旱驱动因素的敏感性，例如识别土壤湿度与植被健康的滞后关联。

3.影响预测：通过循环神经网络（RNN）预测干旱对作物产量、森林生态系统的长期影响，结合贝叶斯模型量化不确定性。

二、热浪：驱动因素解析与归因研究

1.跨尺度预测模型：利用地球 former（Transformer 架构）整合全球大气环流数据（如位势高度场）与局地气象观测，实现热浪空间分布与持续时间的多尺度预测。概率模型（如分位数回归）量化极端高温事件的发生概率，例如预测某区域热浪强度超过历史 95% 分位数的可能性。

2.因果推理与归因：结合结构因果模型（SCM）与气候模式模拟，区分自然变率（如太平洋年代际振荡）与人为强迫（如温室气体排放）对热浪的贡献。案例：AI 模型证明西欧热浪加剧速度比气候模型预测快 20%，归因于大气环流异常。

3.风险交互：开发大语言模型（LLMs）生成定制化预警报告，结合 3D 可视化技术模拟热浪对城市热岛效应的放大作用，提升公众应急响应效率。

三、火灾：风险预测与物理过程理解

1.多源数据驱动的预测模型：整合气象数据（风速、温度、湿度）、卫星火险指数（如归一化燃烧比 NBR）与地形数据，通过卷积神经网络（CNN）构建野火扩散概率模型，实现小时级火险等级预测。

案例：DeepFire 模型利用注意力机制识别高风险燃料类型（如干燥针叶林），提升野火面积预测精度达 30%。

2.PyroCb（火积云）机制研究：结合因果推理与计算机视觉技术，分析火积云形成的关键气象条件（如大气不稳定度、火羽流强度），开发混合物理-数据模型预测火积云引发的极端火势突变。

3.可解释性与决策支持：使用显著性图（Saliency Maps）可视化模型对火险因子的关注度，例如突出显示干旱持续时间与起火概率的空间关联。

四、洪水：建模、预警与沟通系统优化

1.物理约束与深度学习混合模型：开发物理引导的深度学习模型（如 Physics-Informed Neural Networks），将水动力学方程（如圣维南方程组）嵌入神经网络，提升未测流域洪水预测精度。

案例：在 2021 年德国 Ahr 河流域洪水中，AI 模型通过融合雷达降水数据与地形模型，提前 48 小时预测淹没范围，较传统模型误差降低 40%。

2.实时预警系统集成：利用边缘计算与物联网（IoT）技术，将 AI 模型与水位传感器、气象雷达实时联动，通过自动化决策支持平台生成动态洪水风险地图。

3.多模态风险沟通：通过生成对抗网络（GANs）创建洪水淹没模拟动画，结合语音合成技术向弱势群体发布多语言预警，解决传统文本报告的理解障碍。

研究意义

1.提升极端事件预测与检测的精度和时效性：文章利用 AI 整合卫星遥感、气候再分析等多源时空数据，突破传统方法对复杂多维关联的刻画局限。通过 ConvLSTM、Transformer 等深度学习模型捕捉极端事件时空动态模式，实现热浪、洪水等提前预测与定位。

2.增强极端事件的可解释性与归因能力：研究借助可解释人工智能（XAI）和因果推理技术，揭示极端事件驱动机制，解决传统 “黑箱” 模型透明度问题。利用 SHAP 值、注意力机制解析模型决策，识别土壤湿度、大气环流等关键因子。

3.推动跨学科融合与决策支持系统创新：文章强调 AI 与气候科学、社会科学交叉协作，开发兼顾物理机制与数据驱动的混合模型。如野火研究中融合气象数据与植被动态，通过因果推理分析火积云（PyroCb）形成条件。

4.应对数据与模型挑战，奠定可信 AI 基础：研究分析极端事件研究中数据稀缺、模型泛化不足等难题，提出解决方案。通过迁移学习、少样本学习应对样本不足，利用域适应技术提升模型跨区域泛化能力。