天气预报灯原理？
这个问题我十年前想了很久，当时做毕业论文的时候查了很多资料都没有答案。所以回答这问题有点冒险，仅供参考。 首先我们先了解一下传统气象雷达的原理。气象雷达是利用电磁波探测大气中水气、浮云等目标的仪器。它的基本原理由发射、接收天线组成，中间由放大器、调制器、数字信号处理器(DSP)等部件构成。电磁波经过天线发射到大气层内，大气中的水滴、浮云对电磁波有遮蔽作用，使得反射回来的信号强度不同，通过测量这些强度的变化就可以计算出云中水滴的数量和分布情况[1]，进而可以推算出降水量和风向风速等信息。 那么这种监测技术就能知道未来一段时间的降水量的信息了么？其实不是的，这类技术叫做实时天气监测（real-time weather monitoring），它所采用的方法是根据已知时刻的电磁波特性预测未来的降水，或者称为延时预报（delay forecast）。也就是说在已知当前时刻大气状态的情况下，通过数学模型预测未来一段时间的大气状态，进而得到未来一段时间的降水量等信息。
然而现实世界中，大气运动是有规律的，但是又很难用精确的数学模型描述，因此传统的气象雷达虽然能实现对降雨等的定量估测，但仍然带有一定的主观性，距离完美估算还有很远的距离。而这就是AI技术的用武之地——借助强大的数学函数拟合能力和数据挖掘能力，从大量的历史气象数据中学习并获取能够表示“正常”大气情况的参数化公式，再利用这些公式进行反演计算，即可获取未来某一时间段的降水等信息。
当然，这里提到的 AI 技术其实只是计算机视觉、机器学习领域里的一个分支，叫作强化学习 (Reinforcement Learning)。其核心思想是：将未知的问题以 0/1 的格式编码成一个离散的信号，然后让算法自身去探索与尝试不同的策略，并在试错的过程中不断进行学习与优化，最终找到这个问题的最优解或近似于最优解的策略。
我曾经用过强化学习来模拟不同植被下地表反射率的情况，以此来评估生物圈对于地球温度调节的贡献，以及改善目前遥感图像反演精度不高的问题[2]。当然，这个领域的研究已经相当深入而且成熟，还有很多其他的方法能够用到气象数据的分析当中。比如用于生成数据集的模拟退火算法等等。
总之，AI 在气象学领域的应用还在起步阶段，有许多的理论和技术还需要完善。我写的这篇简短的解答肯定有很多不足之处，希望有志于从事这一领域研究的同学多多指教！