这些程序对于开发复杂的、由人工智能驱动的气候模型至关重要，这些模型可以预测极地涡旋的行为。极地涡旋是环绕地球两极的大片低压和冷空气区域。当极地涡旋减弱时，严寒的空气会向南涌入，导致严重的冬季风暴和长时间的极寒天气，正如2021年德克萨斯州电网瘫痪事件所见。

“我们预测和应对这些事件的能力在很大程度上依赖于我们气候模型的准确性，”科罗拉多大学博尔德分校的气候科学家艾米丽·卡特博士说，她的研究部分由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）资助。“这些模型越来越依赖于机器学习算法来处理大量的气候数据，并识别人类可能错过的模式。削减对这项研究的资助直接损害了我们保护社区的能力。”

人工智能在现代气候建模中发挥着至关重要的作用，它使科学家能够分析来自卫星、气象站和海洋浮标的复杂数据集。机器学习算法可以识别大气条件中在极地涡旋破坏之前发生的细微变化，从而实现更早、更准确的预警。这些算法在历史气候数据的基础上进行训练，并随着新数据的出现不断完善，从而提高其预测能力。

削减资金的影响不仅仅局限于预测。对极地涡旋不稳定性的根本原因的研究，包括北极海冰减少和大气环流变化的作用，也可能受到限制。了解这些因素对于制定长期战略以减轻气候变化对极端天气事件的影响至关重要。

根据美国国家科学基金会（NSF）发布的一份声明，拟议的预算削减将“严重影响我们支持气候科学和相关领域前沿研究的能力”。该机构警告说，削减可能会导致新气候模型的开发延迟，并减少从事与极地涡旋相关项目的研究人员数量。

这些削减的潜在社会影响是巨大的。关于极地涡旋事件的准确和及时的警告使社区能够为极寒天气做好准备，从而降低停电、基础设施损坏和健康紧急情况的风险。美国联邦紧急事务管理局（FEMA）建议个人通过储备物资、确保拥有备用电源以及了解如何在极寒天气中保持安全来为冬季风暴做好准备。削减对极地涡旋研究的资助可能会导致不太准确的预测，使社区准备不足，更加脆弱。

负责预算提案的国会委员会预计将在未来几周内就此事举行听证会。科学家和政策制定者正在敦促立法者重新考虑拟议的削减，并优先考虑对气候研究的资助，强调在不断变化的气候中理解和预测极端天气事件的重要性。这场辩论突显了短期预算约束与应对气候变化带来的长期需求之间持续存在的紧张关系。