过去，气象观测依赖于有限的地面观测站和卫星遥感，数据的准确性和时空分辨率存在一定的局限性。如今，凭借物联网和传感器，气象专家可以在较短的时间内对这些繁杂的数据进行筛选、整合和分析，并从中提取出有用的信息。人工智能和物联网技术的应用，使得大气科学相关的研究手段和观测能力得到了显著的提升。
在极端天气预警方面，通过在特定区域部署物联网传感器，气象部门可以实时收集风速、风向、气压、温度等数据。当监测到某个区域的气压在短时间内急剧下降，且风速迅速增大时，结合历史数据和分布图，人工智能可以提前发布极端天气预警，进而给人们争取更多应对时间，减少灾害带来的损失。
在农业气象服务方面，将物联网设备安装在农田中，能够有效监测土壤的湿度、温度以及光照等参数。此外，在人工智能算法的帮助下，农业气象专家可以为农民提供精准的灌溉、施肥、病虫害防治等建议。在预测到即将有干旱天气时，他们还可以提前通知农民增加灌溉量，或者采取相应的措施来保障农作物的生长。
在气候模型优化方面，人工智能也发挥着重要的作用。传统的气候模型在模拟复杂的气候变化时存在一定的偏差，借助AI模型，对大量的历史气候数据进行训练，可以不断优化设备的参数，提高气候模型对全球气候变化的预测能力。另外，利用人工智能，还可以更加真实地模拟海洋与大气之间的热量交换过程，从而预测未来海平面上升的幅度和速度。
在大气污染的监测与治理方面，物联网传感器分布在城市的各个角落，实时监测空气质量指标，如 PM2.5、二氧化硫、氮氧化物等的浓度。这些数据被传输到云端，再依靠人工智能算法对其进行分析，不仅可以及时确定污染源的位置和污染扩散的路径，还能预测未来一段时间内的环境变化趋势。基于这些分析结果，环保部门可以有针对性地采取减排措施，调整工业生产和交通流量，有效地改善空气质量。
随着这两项技术的不断完善，大气科学的研究也进入了一个崭新的阶段。未来，在人工智能与物联网的加持下，大气科学与生态学的联系也会更加紧密。通过人工智能评估生态系统服务功能的变化，可以更好地指导生态保护和修复工作，促进生态系统的稳定和可持续发展，为我国乃至全球气候问题的解决提供有力的支持。