中国AI“妈祖”如何助力巴基斯坦应对气候变化？

2024年，穆罕默德·伊尔凡·维尔克（Muhammad Irfan Virk）第一次走进位于北京的中国气象局时，眼前的景象令他惊叹不已。这位巴基斯坦国家天气预报中心（National Weather Forecasting Centre）主任说：“我为我们在技术上实现的跨越式发展感到自豪，尤其是过去两年取得的进步。然而，中国气象局的预报办公室更是令人震撼——简直就像科幻片里的场景。”

维尔克是巴基斯坦气象局（Pakistan Meteorological Department，简称PMD）派往中国气象局的预报员团队成员之一，负责协助中国气象局调整其天气预报平台，使其适用于巴基斯坦的实际情况。

”妈祖“的英文缩写为 “MAZU”，由“多灾种、预警、零差距、普惠”（multi-hazard, alert, zero-gap, universal）对应英文词语的首字母组成。在中国传统信仰中，妈祖也是航海者的守护神。

PMD首席气象学家兼代理局长扎希尔·艾哈迈德·巴巴尔（Zaheer Ahmed Babar）表示，人工智能系统无法阻止极端天气，但通过提早发出预警，可以“帮助预报员作出更准确、更明智的决策”。他说：“如何利用这些信息减少损失，取决于我们自己。”中国驻伊斯兰堡大使馆科技参赞尹盛鑫表示，自2025年10月起，PMD一直在使用专门针对巴基斯坦情况定制的“妈祖”版本，同时配合其他早期预警工具，包括其他数值天气预报模式的数据和卫星数据。

尹盛鑫向对话地球表示：“鉴于巴基斯坦在提升早期预警能力和降低灾害风险方面的迫切需求，双方共同开发并部署了‘妈祖’系统，使巴基斯坦成为首个受益于这一创新解决方案的国家。”他还指出，中国气象局与PMD长期以来一直保持着密切合作。

尹盛鑫表示，中巴两国围绕“妈祖”开展的合作，正在中国政府“应对气候变化南南合作”框架下推进。

据《中国日报》报道，8月26日尼泊尔和中国遭遇洪灾后，“妈祖”也被用于评估和预测当地天气状况，为救援行动提供支持。报道称，中国有关部门利用该系统每天向尼泊尔通报最新情况，包括新形成堰塞湖的演变趋势与风险预测，以及应急水文监测信息。

不过，接受对话地球采访的人工智能天气建模专家虽然对采用这一中国模型表示欢迎，但也指出，它并非解决早期预警问题的万能方案。专家们还表示，目前判断该系统能否根据巴基斯坦北部山区等地的气候和地理条件作出准确预报，仍为时过早。

备受瞩目的“妈祖”

今年4月，在一场宣布进一步拓展“妈祖”国际合作的新闻发布会上，中国气象局局长陈振林表示，面对极端天气对粮食和能源安全构成的威胁，早期预警系统是保护生命和财产的一种经济有效的方式。

据中国媒体报道，在2026年7月于上海举行的世界人工智能大会上，“妈祖”展台人气颇高，吸引了包括外交官、工程师和记者在内的大批参观者。

“妈祖”备受关注，还因为中国国家主席习近平在大会主旨演讲中特别提到了它。他表示：“为进一步支持全球人工智能发展、推进全球人工智能能力建设，我宣布，未来5年，中国将面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额……推动气象智能预警方案‘妈祖’在30个国家落地应用。”

PMD的巴巴尔表示，通过整合当地气象数据，可以根据各国的地理条件、基础设施状况和灾害风险特点对“妈祖”进行调整。他指出，巴基斯坦的研究人员和预报员已接受相关培训，以使用根据该国数据校准的“妈祖”版本。

目前，“妈祖”还已经在吉布提、埃塞俄比亚、蒙古、约旦、斯里兰卡和所罗门群岛部署。中国还通过云端开展该系统的虚拟试用，为40多个国家提供支持。

利用人工智能、地图数据和遥感技术评估天气及环境风险的人工智能地理导航公司AI Geo Navigators首席执行官阿西姆·贾维德（Asim Javid）表示：“这个平台的价值在于，它将传统气象方法、卫星和雷达数据、地面观测、本地化校准以及人工智能分析和预警整合在一起。物理规律并没有改变，但将所有这些信息汇集到同一个平台，改变了预报员的工作方式。”

从洞察走向现实验证

气候学家伊姆兰·哈立德（Imran Khalid）表示，人工智能天气工具虽然能够为早期预警系统提供支持，但“尚不足以作为独立系统填补我们现有的能力缺口……至少目前还不能”。

巴巴尔解释说，一个有效的早期预警系统（Early Warning System）需要政府各部门协同参与，并涵盖四个基本环节：灾害风险管理、监测与预报、信息发布与传播，以及防灾准备与应对。

巴基斯坦订阅制天气预报服务机构WeatherWalay联合创始人朱奈德·亚明（Junaid Yamin）也赞同这种整体性思路。他表示，水文气象领域（水与天气研究）要取得成功，最终有赖于公共部门与私营部门之间的有效合作。

亚明说：“任何单一机构都无法独自应对气候变化。各方必须打破部门壁垒、共享数据，并推动政府、企业和民间社会围绕共同目标协调行动。”他表示，在气象体系完善的国家，政府、企业和社区会通力合作，参与从数据收集、预警发布到采取行动的全过程。

贾维德对此表示赞同，并主张天气数据应当“开放共享”。

他说：“降雨和高温会引发多种天气相关灾害，波及电信、银行和农业等行业。获取天气数据有助于企业开发能够减少灾害损失的产品。”

世界气象组织（World Meteorological Organization）一直致力于推动气象观测数据“免费且不受限制地交换”，并为此制定了2021年统一数据政策和2024至2027年战略；后者强调加强与私营部门的合作。

数据质量决定成效

谈到天气预报是如何生成的，巴巴尔指出，大气系统“本质上具有混沌性”。气压、气温、风速和湿度即使发生微小变化，也可能使人难以仅凭传统方法作出准确预报。

这正是“妈祖”等系统能够发挥作用之处。巴巴尔指出：“它可以在数秒内求解复杂的数学方程，帮助预报员更快地作出及时判断。”

然而，这些系统的表现取决于输入其中的天气数据质量。哈立德说：“如果没有高质量的数据，我们仍然只能依靠猜测，也无法准确掌握天气可能造成的影响。”该系统能够预测季风和热浪等重大天气事件。不过，他指出，要作出精准预报，例如季风何时抵达山区的某个特定山谷，或高温是否会引发冰湖溃决洪水（Glacial Lake Outburst Flood，简称GLOF），就需要密集且分布均匀的雷达覆盖，而巴基斯坦目前并不具备这样的条件。

贾维德指出：“巴基斯坦的天气预报难度很大。”当地地面观测站分布稀疏，而在该国北部山区，短短几公里内的地形海拔就可能发生巨大变化。他说：“真正会造成人员伤亡的事件——高度局地化的极端降雨和山洪——其发生尺度往往小于大多数全球模型（所能预测）的范围。”他还表示，妈祖无法提供1公里分辨率的天气预报，大多数美国和欧洲模型同样做不到，因为这些模型的分辨率通常约为9公里。

贾维德表示，另一个问题在于，人们往往想当然地认为人工智能系统能够自动生成高度准确的结果，就连决策者也不例外。他解释说：“系统的表现仍完全取决于支撑它的观测数据和模型。模型通过以往发生的事件进行学习，而我们最需要预警的那些事件，恰恰也是历史记录最为匮乏的事件。”

这些数据缺口限制了人工智能进行精准局地天气预报的能力。哈立德警告说：“如果缺乏详细的地面观测数据，人工智能工具实际上可能会产生‘幻觉’，生成看似确定无疑、实则没有真实观测依据的局地预报，并可能造成严重后果。”

他说，模型可能无法捕捉到高度局地化的天气事件，例如仅影响几个街区的强降雨，或气旋登陆的确切时间和地点，导致当地社区来不及做好准备。“正因如此，局地雷达数据至关重要。”

2016年，洪灾重创巴基斯坦西北部开伯尔－普什图省（Khyber Pakhtunkhwa）首府白沙瓦（Peshawar）。白沙瓦地处山谷，周边山区的强降雨容易引发山洪，对该市构成威胁。图片来源：IMAGO / Xinhua / Alamy

他强调，不仅模型的输出结果需要经过独立交叉核验，而且系统本身也必须接受针对巴基斯坦实际情况的训练，包括学习历史天气规律，并在数据存在缺口时标明预测结果的不确定性。哈立德指出，系统在生成预测结果时，还必须将体制层面的制约因素考虑在内，例如政府机构之间的信息传递延误，以及专业人员和监测设备不足等问题。

但挑战可能并不仅限于数据和设备。他对PMD是否具备管理该系统所需的技术能力提出质疑，并指出，由世界银行（World Bank）早前资助的雷达项目已被弃置，而现有雷达网络也早已老化，本应在多年前就予以更换。

贾维德还指出了另一个需要考虑的问题：问责机制。使用“妈祖”等人工智能辅助系统，会产生额外的模型输出和自动化建议。这些信息应记录在案，但发布预警的责任仍应由获得授权的PMD预报员承担。他说：“无论是发布预警还是漏报事件，都必须有人能够解释作出相关判断的依据。这要求技术决策具有可追溯性，并确保预报员参与决策。每次预警都应留下清晰的审计记录，说明其所依据的观测数据、模型输出、阈值和专业判断。”

他补充说，“妈祖”的作用，应当是让专业判断“更加精准，而不是让其变得可有可无”。

贾维德表示，为检验“妈祖”是否确实优于现有系统，他会采用三个简单的衡量指标。他说：“我会在相关季节开始前确定评估规则，而不是等结果出来后再制定。”

他说，第一项测试是将“妈祖”的预报准确性与PMD现有系统及独立基准进行比较，例如国际公认的全球天气预报系统。

第二项测试是灾害性天气识别能力：“‘妈祖’能否准确识别危险天气事件，而不仅仅是预报一般天气状况？”

第三项测试是考察其实用价值：它能将预警时间提前多久，又会发出多少次误报？“对于地区副专员（一个行政区的最高行政长官）来说，多出3小时的准备时间，可能比气温预报准确性略有提升更为重要。”

他补充说，他会“至少用两个季风季进行测试，同时检验系统在冬季天气和山区（地形）条件下的表现。如果‘妈祖’在预报技巧、灾害性天气识别和预警提前时间方面表现更好，它就能带来真正的价值。否则，它只是一个设计精良、但尚未得到验证的平台。”