Google DeepMind 的 WeatherNext 如何帮助美国国家飓风中心预测飓风 Melissa 登陆牙买加

2026年5月19日科学

WeatherNext 团队

美国国家飓风中心得以及时发布高级别天气预警，为牙买加各社区争取了额外的准备、疏散和保障生计的时间

2025年10月，飓风梅丽莎创造了历史。它是有记录以来登陆牙买加的最强飓风，并与大西洋最强飓风并列。

美国国家飓风中心（NHC）的预报也标志着一次历史性里程碑。他们首次预测一场风暴将从1级风速增强至5级强度。我们的 AI 模型 WeatherNext 帮助 NHC 做出了这一判断——它以高置信度预测了风暴的快速增强及在牙买加登陆，而最关键的是，这一预测提前了五天。

更早、更准确地预测危险风暴，有助于一线团队更好地调配资源、有效协调疏散。

观看 WeatherNext 如何为2025年飓风梅丽莎及其以5级强度登陆牙买加提供准确、提前的预报。

快速增强的挑战

预测风暴的路径已属不易，而预测其强度的骤然跃升——即所谓的“快速增强”——则更为困难。当飓风风速在短短24小时内增加至少35英里/小时时，即发生这种情况。此类事件极难预测，也极其危险，因为一个弱系统可能在一夜之间转变为强飓风，留给人们准备的时间寥寥无几。

热带风暴和飓风在结构和强度上可能变化极快，这使它们比其他类型的天气系统更难预测。

Michael Brennan

美国国家飓风中心主任

历史上，气象学家面临一种取舍：大型全球模型极擅长预测风暴路径，但往往缺乏分辨率来识别驱动其“引擎”的小尺度雷暴。反之，高分辨率局地模型能更好地观察强度，却缺乏准确的路径预报所需的全球背景信息。这意味着模型要么擅长预测热带气旋的路径，要么擅长预测其强度，但无法两者兼顾。

WeatherNext 带来的科学突破

飓风梅丽莎的预测路径集合，从登陆前七天一直到2025年10月28日——当天飓风梅丽莎以5级风暴强度登陆牙买加。

我们的 AI 天气模型 WeatherNext 由 Google DeepMind 和 Google Research 开发，弥合了这一历史性差距，在路径和强度预测两方面都表现出色。作为 Google Earth AI 计划的一部分，该模型通过在数十年全球天气模式以及极端热带气旋专门数据集上进行训练，实现了这种双重能力。

WeatherNext 并非只提供单一的“最佳猜测”，而是可以运行由50种不同“假设”情景组成的集合，为专家提供更广泛的可能性以支持决策。我们通过 Weather Lab 以实验性展示的形式向所有人开放这些数据。

当飓风梅丽莎最初被识别为一个弱热带低压时，传统模型对其是否会以弱系统袭击海地还是会增强趋向牙买加犹豫不决。然而，WeatherNext 提前五天预测其将以五级强度在牙买加登陆，置信度为 80%，并在提前三天时提升至接近 100%。这是首次从如此低的初始风速开始，成功预测风暴达到五级强度。从如此微弱的起点识别出顶级飓风，标志着预测极端增强事件能力的历史性转折点。

梅丽莎在大西洋飓风季末期来袭，此时 NHC 预报员已经花了数月时间验证 WeatherNext 并对其建立信心。平均而言，WeatherNext 在路径和强度两方面始终表现异常出色。这种表现让预报员在像梅丽莎这样的情况下充满信心，因为此时强度和登陆预测都至关重要。

WeatherNext 在预测热带气旋路径和强度方面取得了卓越表现。图表显示了 2025 年大西洋和北太平洋合并区域各业务模型加权平均数据。图表基于 NHC 年度验证报告中的数据绘制。

帮助保护当地社区

Evan Thompson 是牙买加气象局首席主任，常驻牙买加金斯敦。

NHC 是世界气象组织（WMO）负责大西洋和东太平洋热带气旋的区域专业气象中心，为近 30 个国家提供预报和预警。

在 WeatherNext 的预测以及 HAFS 等基于物理的模型和来自卫星与飓风猎人的实时数据的支持下，NHC 得以向牙买加气象局提供前所未有的预警提前量。这使当地官员能够有效调动资源并协调疏散。

通过提前疏散和更好的准备，减少危害确实对我们的人民产生了影响。[...] 它确实挽救了他们的生命，也挽救了他们想要保障的生计。

Evan Thompson

牙买加气象局首席主任

扩大全球安全

WeatherNext 在飓风梅丽莎期间的使用影响是 Google 与 NHC 多年合作的结果。在整个 2025 年飓风季，NHC 年度验证报告发现 WeatherNext 是支持专家决策的路径和强度方面表现最佳的单体模型。随着即将到来的飓风季开始，我们将继续与 NHC 合作。我们将继续作为 NHC 路径和强度指导套件中不可或缺的一部分，并希望我们的模型能够有助于支持他们至关重要的救生工作。

我们也在积极将这些研究能力带给其他受严重影响地区，包括菲律宾（PAGASA）、台湾（CWA）、印度尼西亚（BMKG）和越南（VNMHA）。未来的优先事项还包括与日本、澳大利亚和印度的当地机构合作，我们希望与当地专家合作继续这项研究。在所有这些研究工作中，所有官方天气警报和预警仅由各自的国家气象主管部门发布。

通过将 AI 的速度和准确性与专家预报员不可替代的经验相结合，我们旨在减少自然灾害造成的人员和经济损失。

我们已将此技术整合到 NOAA 覆盖地区的搜索预报中，并正在努力将服务扩展到其他地区。

注意：如需官方天气预报和预警，请参阅当地气象机构或国家气象部门。

致谢

我们感谢 Ferran Alet、Tom Andersson、Ilan Price、Stratis Markou、Andrew El-Kadi、Dominic Masters、Amy Li、Samier Merchant、Natalie Williams、Gregory Thornton、Ken MacKay、Olivia Graham、Ben Gaiarin、Elinor Kruse、Akib Uddin、Juanita Bawagan、Armin Senoner、Devaja Shah、Jacklynn Stott、Remi Lam、Aaron Bell、Paul Komarek、Matthew Willson、Alvaro Sanchez-Gonzalez 和 Peter Battaglia。

我们还感谢国家飓风中心、英国气象局和大气研究合作研究所的团队。

最后，我们感谢 Raia Hadsell、Zoubin Ghahramani、Yossi Matias、Demis Hassabis 对这项工作的支持。