AI 氣象預測模型如 Pangu-Weather 與 GraphCast，透過深度學習與圖神經網路（GNN）分析數十年的歷史大氣數據，能辨識傳統數值模型難以捕捉的複雜空間關聯。針對極端暴雪，AI 利用 3D Transformer 等架構處理垂直大氣層資訊，精準模擬水氣與氣溫的細微變化。相較於傳統運算需耗時數小時，AI 僅需數秒即可產出預報，大幅提前預警時效。目前產業趨勢正朝向「AI 與物理模型結合」的混合系統發展，藉此彌補極端事件樣本不足的限制，在維持物理規律的同時，顯著提升災害預防的精準度與反應速度。
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