“去年台風‘蓮花’，他們提前24小時預測登陸點在青島，結果最後落在了威海，差點讓那邊的漁船來不及回港。”
他頓了頓，把平板遞給秦翡：“你看，這是他們昨天的預測報告，現在已經改了三次登陸點了。”
“台風的路徑受海洋溫度、副高位置影響太大，變數太多。”
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“ai算法真的能算準嗎？不會出現‘幻覺’，憑空造個雲團出來？”
“這就是我加了物理約束層的原因。”秦翡抬手調出一個複雜的神經網絡模型，屏幕上的線條像交錯的蛛網，每個節點都閃爍著數據光點。
“我參考了中科院的台風三維ct技術，把風雲衛星的雲圖數據、相控陣雷達的風速數據、海洋局的海水溫度數據。”
“還有過去100個台風的完整路徑數據，全輸入這個模型裡訓練。”
“而且模型裡嵌入了三維連續性方程，模擬大氣垂直運動。”
“就像給ai定了規矩，不能瞎編數據，必須符合物理規律。”
她指著屏幕上的一個紅點，放大細節：“你看，這裡是台風眼壁的強風區，傳統係統以為它會勻速向西北移動。”
“但我們的模型預測，它會在12小時後因為遇到暖洋流，突然西移5公裡。”
“導致最終登陸點比現有預測偏北5公裡——這個變化，現有係統要到24小時後才能通過雲圖發現。”
“我們的係統現在就能精準算出來。”
負責算法優化的研究員小李湊過來，指著模型的一個參數問：“秦姐，這個暖洋流的權重是不是調得太高了？如果洋流溫度比預測低1c，會不會影響結果？”
“還有，副高突然東退的情況，模型能應對嗎？”
“去年‘煙花’台風就是因為副高東退，路徑拐了個大彎。”
“不會，模型裡加入了動態修正機製。”秦翡調出洋流監測數據，屏幕上跳出密密麻麻的浮標位置，從渤海灣一直延伸到黃海。
“我們對接了海洋局的實時測溫浮標，每10分鐘更新一次數據，模型會自動調整權重。”
“就算洋流溫度變1c，也能實時修正。”
“至於副高變化，我把過去50年的副高活動數據都加進去了。”
“它能學習不同副高位置下的台風路徑規律，就像給機器人裝了傳感器，能實時糾正偏差。”
“不會因為一個數據出錯就全盤失誤。”
這時，放在桌角的毛豆智能終端突然亮起，發出急促的“滴滴”提示音，屏幕上彈出一行橙色的警示文字。
小陳立刻湊過去，念道：“台風‘海燕’內核風速持續增強，預計12小時後出現西移趨勢，建議提前通知榮成成山鎮漁港做好避風準備；”
“當前係統預測登陸時間為3月20日淩晨2點，誤差±1小時，風暴潮增水預計3.2米！”
秦翡停下敲擊鍵盤的手，抬手碰了碰毛豆的屏幕，指尖傳來冰涼的觸感：“對，要像毛豆這樣精準提醒，不僅說時間地點，還要說風暴潮高度。”
“而不是模糊的‘可能有強風暴潮’。”
她轉頭看向小陳，語氣果斷：“把毛豆的預警同步到石島漁港調度中心，讓他們提前做好泊位規劃。”
“優先安排大型漁船進港；”
“另外通知海洋局，準備發布風暴潮專項預警，把增水高度和影響區域寫清楚。”
“收到！已經發過去了，漁港那邊秒回了確認信息，說馬上安排調度。”小陳指著電腦上的聊天窗口，上麵顯示著“收到，立即執行”的回複。
陳硯舟看著屏幕上不斷優化的模型，眼神裡的擔憂漸漸變成了信服，他點點頭：“如果這個係統真的能穩定運行，不僅能保護漁民。”
“還能給沿海城市的應急響應爭取更多時間。”
“提前48小時，足夠轉移低窪地區的群眾，加固堤壩，儲備物資。”
“能減少太多損失。”
“這就是我們熬夜趕進度的意義。”秦翡重新看向屏幕，台風眼的三維模型已經清晰呈現，每個風速區都標注得明明白白。
“希望這次能讓所有出海的人都平安回來。”
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