当前，人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功，这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中，涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算，通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果，得到改进且计算速度大幅提升，展示出良好的应用前景，一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性，在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例。然而，人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战，主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等，除了应对这些挑战，未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索。
人们的生产生活与天气变化息息相关，灾害性天气对能源、运输、军事等方面具有重要影响，其中极端天气的影响尤为显著。据统计，2003-2017年我国每年因气象灾害造成的直接经济损失约为3000亿元，且呈上升趋势。因此，对未来天气状态有效、准确的预报带来的经济价值和社会意义巨大，远大于天气预报所需的基础设施投入。
为提高天气预报准确率，人们在探索天气预报技术的道路上从未停止脚步。纵观天气预报的发展历史，大致经历了民间技艺、单站预报、天气图预报和数值天气预报几个阶段]，这些阶段的演化也表现出天气预报技术内在的发展规律——用更多的数学、物理方法取代预报过程中的人工经验决策，不断丰富资料来源并开发更加有效的计算方法与计算工具，实现从纯人工经验的民间技艺到包含大量数学、物理形式化规律并建立在高性能计算技术之上的数值天气预报的转变。
目前数值天气预报发展面临着许多理论上和技术上的挑战，这些挑战来自初始误差、模式误差、天气系统演变的可预报性以及更高时空分辨率预报所需高计算复杂度等多个方面。同时，积累的海量数值天气预报信息在传统的数值预报产品中还未得到充分挖掘和拓展应用，等待人们提出行之有效的解决方法。20世纪80-90年代，人们一致认为人工智能非常适合在大气科学中应用并具有广阔的前景，人工智能技术将会成为天气预报系统中必不可少的一部分，而不仅仅是一个辅助工具。
一、数值天气预拫与人智能技术
1.1 数值天气预报发展及主要技术
如今使用的数值天气预报技术已经历较长时间的发展。20世纪初，Cleveland和Bjerknes开始尝试将天气预报看作数学物理学中的初值问题，通过非线性偏微分方程组的形式描述旋转地球大气运动中的已知物理规律，在一定的初始条件下，求解方程组就可以得到未来一段时间的天气状态。由于无法求得方程组的解析解，因此只能将其离散化进行数值求解。偏微分方程数值求解是动力框架的核心，与描述辐射、云雨、边界层过程的物理参数化方案共同构成基本的大气环流模式。
为实现快速计算并使数值天气预报得以应用，Richardson首次对数值计算过程进行简化，降低方程组的复杂度，人们也开始尝试将计算任务交给计算机完成[]，20世纪70年代的超级计算机已有能力求解整套方程组，高性能计算开始成为数值天气预报不可分割的一部分。
同时，人们注意到初值中的微小扰动会使天气预测结果产生巨大变化，因此如何减小初值误差成为提高预报准确性的关键问题之一，资料同化方法越来越多地用于获取更加精确的初值。另外，大气系统中的混沌特性以及数值预报中的初值误差、模式计算误差和物理参数化方案等导致的不确定性，使用单一模式预报结果不可避免地存在误差与不确定性，于是基于概率预报的集合预报方法逐渐被广泛使用，资料同化与集合预报已成为提高预报质量的重要方法。
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