極端天氣事件如颶風、洪水和熱浪因氣候變化而日益頻繁, 人工智能（AI）正成為應對這些挑戰的關鍵工具。AI通過數據分析、實時響應和長期規劃, 幫助人類預測災害、優化應對並適應氣候變化。

AI通過整合海量數據提升天氣預測的準確性, 為災害防範提供關鍵支持。機器學習模型能分析歷史氣象數據、衛星圖像和感測器信息, 識別潛在的極端天氣模式, 例如Google的Nowcasting模型利用AI在數分鐘內生成高精度的短期降雨預報, 幫助城市提前準備防洪措施。此外, IBM的GRAF系統通過AI技術提供高解析度全球天氣預測, 成功預測2020年颶風Laura的路徑, 使美國沿海地區提前疏散, 減少傷亡。AI還能提前數週預測乾旱或熱浪, 為農業和水資源管理提供早期預警。

在極端天氣發生時, AI能快速分析數據, 協助應急響應並高效分配資源, 例如AI驅動的疏散規劃系統可根據實時交通和天氣數據, 設計最佳撤離路線。在2019年澳洲森林大火期間, AI工具分析衛星圖像和交通流量, 幫助消防部門引導居民安全撤離。此外, AI結合無人機技術能快速將救援物資送達災區, 例如在2021年印度洪災中, 無人機利用AI導航繞過受損道路, 為偏遠地區運送醫療物資。AI還能通過分析社交媒體和衛星數據, 快速評估災後損失, 確保救援資源優先送往最需要的地區。

AI不僅應對即時災害, 還幫助人類適應氣候變化, 制定長期策略, 例如AI模擬工具能預測極端天氣對基礎設施的影響, 協助設計更耐災害的建築。在新加坡, AI模擬海平面上升的影響, 幫助城市規劃防洪堤和排水系統。農業方面, ClimateAi平台利用AI分析氣候和土壤數據, 為印度農民推薦耐乾旱的稻米品種, 減少2022年乾旱帶來的損失。此外, AI支持城市綠化規劃, 模擬熱島效應並設計降溫措施, 如倫敦利用AI優化公園布局, 緩解夏季熱浪對居民的影響。

儘管AI潛力巨大, 但數據質量不足、運算成本高和算法倫理問題仍需解決, 例如發展中國家的氣象數據匱乏限制了AI的應用, 而高精度模型的運算需求可能使小規模地區難以負擔。未來, 全球數據共享平台、低成本AI模型以及與物聯網的結合將進一步提升AI的效能, 例如聯合國氣象組織正推動AI數據共享計劃, 預計到2030年實現全球覆蓋。

總括而言, AI在預測、應對和適應極端天氣方面展現了巨大潛力。從Google的降雨預報到無人機救援, 再到城市防洪規劃, AI正幫助人類減少災害損失並建設更具韌性的未來。通過克服技術和倫理挑戰, AI將成為氣候適應的重要支柱。