【到底是下雨还是雪？给AI都整迷糊了~】一项在《自然-通讯》发表的研究揭示，接近冰点时气象数据难以准确区分雨雪，这一问题并非天气预报员能力不足，而是源于降水形态在临界温度下的固有复杂性。
研究发现，传统方法依赖温度阈值（如0℃以下为雪）在极端温度下表现良好，但在0°C至2.5°C区间失效——此范围内雨雪的湿球温度分布高度重合，如同肉眼难辨的清水与盐水。即使采用随机森林、XGBoost等机器学习模型，准确率仅比传统方法提升0.6%，依然无法可靠识别混合降水或略低于冰点的降雨。
该问题对山区影响尤为显著：降水形态差异直接关系水资源调配、洪水防控及滑雪产业运营。例如，同量级降水可能带来水库补给或洪涝灾害两种截然不同的后果。
研究人员指出，当前技术瓶颈源于自然界在相变临界点的物理特性模糊性。尽管人工智能在多数领域表现卓越，但天气系统的混沌特性仍令其"失准"。
所以下次看到“雪转雨”的预报时，别急着怪气象台——要怪就怪大自然，在冰点附近给科学家出了道难题。不过令课代表没想到的是，在AI发展远超人们想象力的今天，天气系统居然能让AI吃瘪，看来还是大自然能耐大啊。科学大院
