美國氣象學家愛德華·羅倫茲在1963年認為，在南美洲亞馬遜河流域熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動幾下翅膀，可以在兩周以后引起美國得克薩斯州的一場龍卷風 。
此后，“蝴蝶效應”一詞，就總被用來形容哲學上的混沌現象，即任何事物發展都存在不可測的“變數”，往往一個微小的變化，就能影響事物的走向 。

科幻作家劉慈欣曾經寫過一個科幻小說《混沌蝴蝶》，主人公是一位熱愛祖國的南斯拉夫科學家 。
他利用蝴蝶效應原理，通過自己建立的大氣模型軟件，在世界各地尋找到“大氣敏感點”制造擾動，從而控制自己的祖國的天氣，祖國不易遭受美軍空襲 。但是，最終這位科學家失敗了 。
在真實的世界里，各國爭相重金打造“氣象超腦”，英國，即將打造世界上最快的天氣預報超級計算機 。
為此英國政府宣布將在未來十年投資12億英鎊，用于開發最先進的超級電腦，用以提高惡劣天氣和氣候的預測能力 。
另一邊，為提高預報精度，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）將超級計算能力提高3倍；日本氣象廳氣象研究所建設的新超級計算機系統也已經開始運行 。



其實，上述數字技術的應用和價值，在氣象領域早已有之 。早在人工智能第二次浪潮時期，就已經發展出了天氣預報專家系統、智能天氣信息采集系統、智能預報系統等技術 。
值得注意的是，在本世紀的前十年，氣象領域對智能技術的探索，大多停留在研究階段，只有不到20%的系統能夠被實踐檢驗，更少一部分才會被在業務中使用 。
一方面，是當時沒有足夠完整的機制來讓智慧氣象技術融入，同時也缺乏獨立的計算機環境支持，成本上自然更加捉襟見肘 。



因此，就目前來說，預測天氣人類都無法做到準確預報，更不要說，找出大氣的“敏感點”來控制天氣了 。畢竟，影響天氣的變量因子實在太多、太過復雜 。大眾對氣象預報有兩個相對狹隘的刻板印象：
一是測不準 。
天氣本身的不確定性，本身就存在無法被百分百精準預報的限制，而此前的技術也未能很好地解決這一問題 。
常規的“3天天氣預報”，在全球范圍內至多達到70%至80%的準確度 。這就導致許多自然災害、突發事件無法被預先判斷，城市也難以提供足夠高效的應急保障 。



二是價值低 。
既然重大災害測不準，那么天氣預報在日常服務上所能發揮的作用就顯得有些尷尬了 。因為大多數常規天氣下，人們對是否需要加衣、能不能洗車、適不適合戶外跑步、該不該開空調等等，并不存在不可或缺的剛性需求 。
而伴隨著機器學習發展，人工智能開始在應用端所向披靡，也讓氣象服務開始發生質的轉變 。以往氣象預測不盡如人意，掣肘要素之一就是氣象數據過于龐雜且數據量大，無法被全部高效地處理 。
其中既包括實況數據，即來自全球氣象站點的觀測數據，既有幾千米高空的氣象衛星、雷達，還有最原始的人工實時觀測 。
除此之外，還需要“模式數據”，即由各類計算機的程序運算生成、預測所需要的初始值 。二者疊加，才能保障精準預測的可能 。

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