气象预报，这个人类文明自古就有，但想要做到让每一个人都能随心所欲地查看明天的天气预报，这确实是人类历史上的一个壮举，从古至今，人类在气象预报这个领域进行了无数的探索，但直到人工智能的出现，这场预报革命才真正迈入了全面自动化的时代，而这场革命的背后，是一个由数据、算法和算力构成的庞大生态，一个让天气预报从"看天"到"看数据"，再从"看数据"到"看模型"的革命性变革。
一、从"看天"到"看数据"
在人类早期的气象预报实践中，人们总是仰仗 experience 和 observation，从日晷到风向标，从经验公式到气象台，人类用最朴素的方式记录着天气的变化，但这些方式终究有其局限性，因为天气是一个极其复杂的非线性系统，任何简单的模型都无法准确描述这个系统的运行规律。
直到20世纪中期，计算机的出现为气象预报带来了革命性的变化，第一代气象模型的出现，让天气预报开始从"看天"转向"看数据"，这些模型基于简单的物理定律，通过离散化的空间网格和时间步长，将复杂的气象过程转化为一系列数学方程，虽然这些模型在计算能力有限的时代仍然显得力不从心，但它们为现代气象预报奠定了基础。
21世纪初，随着观测技术的飞速发展，全球气象观测网络变得越来越密集，观测数据的分辨率也越来越高，这种海量的观测数据为气象模型的改进提供了可能，第一代基于物理方程的模型逐渐被第二代基于机器学习的模型所取代，后者能够从海量观测数据中发现复杂的非线性关系。
二、机器学习的 meteor 学派
在机器学习领域，气象预报模型可以被划分为两类：物理统计模型和机器学习模型，物理统计模型试图通过结合物理定律和统计方法来建模气象过程，而机器学习模型则完全依赖于数据，试图通过学习数据中的模式来预测天气。
机器学习模型的优势在于，它们可以自动提取数据中的特征，而不需要依赖人类的先验知识，这使得模型在面对非线性关系和复杂模式时表现得更加出色，但这也带来了新的挑战：如何设计一个既能捕捉复杂模式又不陷入过拟合的模型。
在机器学习模型中，神经网络模型的表现尤为突出，深度学习技术的出现，使得模型的参数规模可以达到数百万甚至上亿级别，从而能够捕捉天气数据中的极其微小的变化，这种模型在处理高分辨率数据时表现出色，但同时也带来了计算资源的消耗。
三、算法进化：从"算"到"玩"
当深度学习技术被广泛应用于气象预报后，模型的复杂度急剧上升，传统的气象模型基于物理方程，而深度学习模型则是一个黑箱，内部的具体工作原理难以解释，这种"黑箱"式的模型虽然在预测准确性上表现出色，但在气象学界引发了很多争议。
为了更好地理解模型的预测机制，研究者们开始尝试解释模型的决策过程，这包括使用可视化工具，查看模型在特定天气事件中的决策路径，以及研究模型对输入数据的敏感性，这些工作帮助我们更好地理解了模型的行为，同时也为模型的改进提供了新的思路。
在算法的进化过程中，还有一个重要的概念叫做"模型自玩"，这个概念指的是，让模型将自己预测的气象数据作为输入，继续进行预测，这种自玩过程可以揭示模型对数据的内在理解，也可以帮助我们发现模型的局限性。
从最初的"看天"，到现在的"看数据"、"看模型"，再到现在的"看算法"，气象预报正在经历一场深刻的革命，这场革命不仅改变了我们获取和使用天气信息的方式，更重要的是，它正在改变我们对天气这个复杂系统的理解，在这个过程中，算法扮演了至关重要的角色，从最初的简单计算，到如今的深度学习模型，算法的进化正在重塑着气象预报的未来。
