{"text":[[{"start":10.91,"text":"过去七个月里，吉安卡洛•皮尼(Giancarlo Pini)一直在密切观察太平洋一片小范围海域，看着海水温度不断升高。"}],[{"start":18.97,"text":"海水升温预示着一种“哥斯拉级”厄尔尼诺现象(El Niño)即将到来。联合国世界粮食计划署(World Food Programme, WFP)地球观测专家皮尼如此形容这种现象。厄尔尼诺现象每隔几年自然发生一次；当正常的信风减弱、暖水向东扩展至热带太平洋时，它会严重扰乱全球天气模式，导致农作物歉收、电力供应承压，并可能使航运偏离航线。"}],[{"start":44.25,"text":"但在达到预期峰值之前，今年的厄尔尼诺现象按绝对强度衡量，已是有记录以来最强的一次。皮尼表示：“这确实是一次历史性的厄尔尼诺现象。”"}],[{"start":56.46,"text":"为了应对这个庞然大物——并帮助预判和尽量减轻它对人们的食物供应和生计造成的影响——他和许多其他人如今都开始求助于AI。希望从此类预测中获利的人，既有肯尼亚的农民，也有专注于糖期货的对冲基金。"}],[{"start":73.6,"text":"但一些科学家认为，全球过于倚重这项存在缺陷的技术，而它从根本上并不适用于天气这种本质上难以预测的现象；尤其是在全球气温不断上升之际。"}],[{"start":85.61,"text":"厄尔尼诺现象6月正式宣布前数月，皮尼就已结合AI和传统天气预报，发布粮食生产可能遭受冲击的预警。到8月，他所在的联合国机构预测，到2027年底，45个国家将有2.74亿人新增陷入严重“粮食不安全”状态。"}],[{"start":104.87,"text":"气候影响实验室(Climate Impact Lab)9月发布的另一份报告预测，与厄尔尼诺现象相关的高温至少将导致45.1万人死亡。该实验室是加利福尼亚大学、芝加哥大学、罗格斯大学(Rutgers)等高校的联合研究项目。报告称，尼日利亚、印尼和苏丹等国受影响最严重。"}],[{"start":125.58000000000001,"text":"随着厄尔尼诺现象加剧干旱，印尼已面临严峻的野火季。南美部分地区发生的严重洪灾和山体滑坡也被归咎于这一现象。"}],[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":136.69,"text":"未来几个月，AI准确模拟极端天气的能力将接受考验。人们希望，这项技术能更快速、低成本地分析天气模式，既用于当前的厄尔尼诺现象，也用于在气候变化加剧背景下的未来预报。"}],[{"start":152.24,"text":"在极端天气日益成为日常现实之际，提升天气预测、备灾和减灾能力可能带来巨大回报。国际商会(International Chamber of Commerce)称，2014年至2023年间，极端天气和气候灾害给全球经济造成的损失超过2万亿美元。"}],[{"start":168.94,"text":"但厄尔尼诺现象和气候变化难以预测，是两大复杂因素。"}],[{"start":174.29,"text":"世界气象组织（联合国气象和气候机构）副秘书长蔻•巴雷特(Ko Barrett)表示：“我们发现，AI方法至少不逊于传统建模方法。当然，这些方法是根据过去的数据训练的，而未来未必会重演过去。”"}],[{"start":190.53,"text":"雷丁大学(Reading University)气候风险学教授莉兹•斯蒂芬斯(Liz Stephens)表示，风险在于“某些地区可能只为过去经历过的极端天气做准备，却面临前所未有的极端天气”，以及此前未受影响的世界其他地区出现的新兴风险。"}],[{"start":205.13,"text":"

“前所未见”

"}],[{"start":206.95,"text":"这一气象现象的完整名称“厄尔尼诺•德•纳维达”(El Niño de Navidad，意为“圣诞孩童”)，源自数百年前拉丁美洲的渔民。他们注意到，海水升温往往在圣诞节前后达到峰值。"}],[{"start":221.83999999999997,"text":"世界气象组织(WMO)预计，此次厄尔尼诺现象将在12月达到峰值，并至少持续至2027年2月。"}],[{"start":230.06999999999996,"text":"在被称为Niño 3.4、对监测厄尔尼诺现象至关重要的海域，世界气象组织预测，12月海表温度将比长期平均值高出3.7°C。若这一预测实现，这将是自20世纪50年代有观测记录以来的最高值。"}],[{"start":247.66999999999996,"text":"这些影响可能会延续到明年大部分时间。全球气温通常会在太平洋海温开始回落后的几个月达到峰值。"}],[{"start":257.66999999999996,"text":"巴拿马环境部长胡安•卡洛斯•纳瓦罗(Juan Carlos Navarro)表示，今年的厄尔尼诺现象“目前不仅威胁着拉丁美洲，也威胁着全世界”。"}],[{"start":266.4,"text":"8月，这个中美洲国家宣布进入紧急状态。由于降雨量偏低，获准通过巴拿马运河(Panama Canal)的船只数量已减少。巴拿马运河是全球国际海上贸易的重要通道之一。"}],[{"start":281.03999999999996,"text":"纳瓦罗表示，在2023年至2024年上一次厄尔尼诺现象期间，该国收入损失达10亿美元，主要与海上交通和农业生产减少有关。要了解并为今年的厄尔尼诺现象做好准备，改进天气预报至关重要。"}],[{"start":298.28,"text":"近几十年来，天气预报取得了显著进展。超级计算机助力提高了对未来数天、数周乃至数月天气的预报准确度。计算能力的提升也使海洋预报的分辨率更高，并能更精准地确定厄尔尼诺现象的影响范围。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":316.45,"text":"英国气象局(UK Met Office)长期预报部门负责人亚当•斯凯夫(Adam Scaife)说，这意味着南美、太平洋西部和印度周边地区等地受到的连锁影响都能得到更准确的估算。"}],[{"start":327.28,"text":"近来，AI也被用于提升中期预报的准确性：模型根据过去的规律进行训练，以预测未来可能出现的情况。牛津大学(Oxford University)气候与天气建模研究员舒鲁蒂•纳特(Shruti Nath)表示，这类模型越来越受欢迎，“因为它们的计算成本相对较低，而且……也有望提高准确性”。"}],[{"start":347.52,"text":"英国气象局等机构预计将在未来几周开展与厄尔尼诺现象相关的实验性AI预测，研究该现象在冬季达到峰值时对北半球的影响。"}],[{"start":358.40999999999997,"text":"另一些机构则希望减轻灾害造成的影响。世界上最大的人道主义网络红十字会与红新月会国际联合会(International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies)，正利用预测和AI，更准确地预测未来几个月的资金需求。"}],[{"start":372.28,"text":"红十字会与红新月会国际联合会(IFRC)气候与韧性事务经理乔纳森•斯通(Jonathan Stone)表示：“关于厄尔尼诺现象风险的预警力度之大，是我前所未见的。”"}],[{"start":383.33,"text":"

AI来救场

"}],[{"start":385.15,"text":"厄尔尼诺现象会改变降雨和气温，使农民在一个地区面临干旱，在另一个地区遭遇农田水涝——有时甚至发生在同一个国家。"}],[{"start":395.09999999999997,"text":"农业受损程度取决于这些条件何时出现。降雨过少可能导致无法播种，而收获季节遭遇暴雨，则可能使作物滞留田间，无法收割。"}],[{"start":407.21999999999997,"text":"世界粮食计划署正结合传统预测和AI，预测可能出现粮食短缺的地区。皮尼团队的分析会分发给世界各地的世界粮食计划署办公室和各国政府，以便及早向农民及其他利益相关方发出预警。"}],[{"start":423.77,"text":"皮尼说，在一些地方，会向农民提供资金，让他们通过挖沟等方式减轻土地遭受洪水侵袭的影响；在另一些地方，则可能提供耐旱种子。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":434.94,"text":"TomorrowNow是一家美国非营利组织，与政府气象部门和研究机构合作。它将谷歌(Google)、Tomorrow.io等机构提供的预报与农业专业知识结合起来，并通过短信直接向农民提供建议。TomorrowNow首席执行官布莱恩•米兰达(Brian Miranda)表示，AI降低了运行预测模型的成本，使其能够以每位农民每年不到1美元的成本提供建议。"}],[{"start":460.28,"text":"在诺罗镇拥有3英亩土地、种植玉米、土豆和豆类的维罗妮卡•穆卡米说：“我听说了厄尔尼诺现象。他们说会有很多雨，但我已经为农场做好了准备。我已经犁好了地，也买了种子、肥料，所有东西都备齐了。”"}],[{"start":477.86999999999995,"text":"相比之下，她说，过去“我事先毫无预警，事情就这么发生了。你会发现，自己白白浪费了雨水，因为不知道雨会下多久……所以也没有做好准备”"}],[{"start":489.54999999999995,"text":"得益于早期获得的建议，她已从种植豆类改为种植玉米。她说：“玉米耐得住暴雨，豆类不行。”"}],[{"start":498.15,"text":"更完善的信息无法彻底消除粮食供应面临的风险。荷兰国际集团(ING)亚太区研究主管迪帕莉•巴尔加瓦(Deepali Bhargava)表示，印度和菲律宾两国政府正在更密切地监测降雨、土壤湿度和播种情况。她说：“价格大幅飙升或产量大幅短缺的情况，如今比过去更容易应对。”但她补充说：“影响无法彻底消除。”"}],[{"start":522.84,"text":"如果形势恶化，各国政府仍可能实施出口限制，将冲击波及依赖粮食进口的国家。巴尔加瓦说：“如果某个时候真的出台出口禁令，我不会感到意外。”"}],[{"start":535.4300000000001,"text":"预测技术进步的最大受益者未必总是农民。投资公司莫顿资本合伙人(Moreton Capital Partners)利用AI寻找大宗商品市场的投资机会，并于6月推出了一只专项基金，意在从这场扰动中获利。"}],[{"start":550.09,"text":"大宗商品风险管理公司Hedgepoint美洲糖业主管穆里洛•梅洛(Murilo Mello)表示，在巴西，对冲基金“比[制糖]业更精准地运用了AI”。梅洛称，随着厄尔尼诺现象加剧，投机资金的持仓从4月约13万份糖合约的净空头，转为净多头约12万至13万份合约。无论是靠运气还是实力，“他们都押对了”。"}],[{"start":574.2,"text":"梅洛补充说，糖生产商自身也措手不及。他表示，暴雨导致卡车无法进入甘蔗田，9月上半月糖厂停产了7天，而此前五年同期停产时间最多为3天。"}],[{"start":587.51,"text":"

横生枝节

"}],[{"start":589.33,"text":"预测并非精确科学。厄尔尼诺现象尤其难以预测，而印度洋(Indian Ocean)偶极子等其他气候现象——印度洋偶极子会扰乱降雨模式——以及全球变暖，也可能同时影响天气。"}],[{"start":603.37,"text":"厄尔尼诺现象的强度也未必与造成的损失规模相关，因为最严重的破坏可能发生在人口稀少地区，也可能出现在一年中影响较小的时节。"}],[{"start":614.28,"text":"不过，预测失误可能代价高昂。在2023—2024年厄尔尼诺现象期间，澳大利亚气象局(Australian Bureau of Meteorology)预测该国东部大部分地区将出现极端高温和干旱，但这些情况最终并未发生，反而引发公众强烈反弹。事实上，澳大利亚部分地区遭遇了严重洪灾。"}],[{"start":635.41,"text":"一些科学家还认为，基于较冷时期地球数据训练的AI模型，无法准确模拟气候变化导致气温升高后，这些升温如何与厄尔尼诺现象相互作用。AI模型有时会预测出不符合物理规律的天气。"}],[{"start":651.6899999999999,"text":"牛津大学(Oxford University)的纳特说：“这些AI模型能否……将从历史数据中学到的东西外推到与训练数据截然不同的情境中，我们仍不太确定。”"}],[{"start":661.68,"text":"英国气象局的斯凯夫的研究表明，与其他方法相比，AI可能不太适合预测这一现象。去年，他与其他科学家发表了一篇论文，考察了不同预测方法在使用2009年11月厄尔尼诺现象期间的数据时的表现。一个基于物理原理的模型准确预测了随后北欧出现的严寒冬季，而AI模型未能做到。"}],[{"start":685.4,"text":"他说：“目前，我们还不完全清楚为什么AI模型在那个冬季表现不佳、为何会失效。但在那种极端冬季条件下，它们不如基于物理原理的模型。”"}],[{"start":697.66,"text":"不过，艾伦•图灵研究所（英国人工智能与数据科学中心）的斯科特•霍斯金表示，厄尔尼诺现象对全球各地造成的影响范围极广，这意味着这项技术能够发挥重要作用。"}],[{"start":711.16,"text":"他说：“我们需要能够预测数以万计的不同未来情景。因此，AI将是解决方案的一部分——但具体如何发挥作用，仍是个开放问题。”"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":722.43,"text":"在亚马逊(Amazon)地区，由于厄尔尼诺现象，预计今年野火季将格外严峻。马拉若岛的志愿消防员正接受培训，学习核查AI摄像头发出的警报；这些摄像头会监测烟雾迹象。"}],[{"start":737.2099999999999,"text":"“无烟马拉若”(Marajó Without Smoke)项目协调员帕特里夏•费里尼(Patricia Ferrini)表示，他们提供的信息结合预报以及湿度读数等数据，有助于社区消防员更好地了解火灾风险。"}],[{"start":747.8499999999999,"text":"她说：“我们知道，这次厄尔尼诺现象的影响将会非常巨大。”她补充说，迅速应对新发火灾至关重要。“亚马逊雨林的火灾发生数量已经激增。”"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1792219779_7129.mp3"}