引 言
科技英语涉及到各个领域，其术语专业性强，语言表达逻辑性较强、句子及文章结构严谨。气象科技英语属于EPS (English for Specific Purposes）的范畴，因此具有科技英语的很多特点。在进行气象科技英语翻译过程中，译者应充分考虑气象英语文体在词汇短语，句子，修辞和语篇各个层面上的特点，综合取舍，过滤、筛选、融合。如果强行参齐，不运用恰当的翻译模式，很难从翻译本体论的视角审视翻译活动，更不可能通过翻译达到交流和创造文本增值。 在科技突飞猛进发展的当今，人工翻译，机器翻译，以及人工+智能软件翻译层出不穷，其中以Chat Gpt 的应用及推广尤为明显。然而，由于科技英语语言严谨, 思维逻辑性强,概念性强,行文简洁,主题明确,文体限制，格式固定等特点，如果译者不考虑气象科技英语的语言特点和翻译策略，单纯的直接运用Chat Gpt对气象科技英语的专业词汇、派生合成词汇、缩略词，以及气象科技英语常用的被动语态、非谓语动词、名词化结构、后置定语、长句和复杂句等语法结构进行直接机器翻译，其译文会在术语识别、语义判断、规范译名和惯用译名等方面存在明显的局限性,难以确保译文的准确性和专业性。本文以气象英语术语及特殊句子类型为例，基于ChatGPT译文与译后编辑译文对比分析，阐述了ChatGPT用于翻译气象英语中所出现的常见术语误译，句中理解偏差，提出译后编辑策略，为以后的运用提供一定的参考。
1、ChatGPT相关研究现状
2022年11月30日，由OpenAI研发的ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，正式发布。通过检索中国知网、Google Scholar、AI学术研究助手、Chat AI等数据库发现，当下翻译研究的新课题无疑于是将ChatGPT用做机器翻译的研究，很多学者从不同的角度对Chat GPT技术进行解析。如Jiao和Wang等人分析了Chat GPT对不同语言对之间的翻译表现，提出ChatGPT机器翻译质量与供翻译参考的语言资源多寡有关，同时，也和源语言与目标语言是否属于同一语系有关，而依据不同翻译提示，ChatGPT所提供的译文质量也会存在差异[1]。Peng和Ding等人研究了“翻译提示”对ChatGPT翻译内容生成的影响，并基于ChatGPT的内容生成模式，发现准确的“任务提示”更有利于触发ChatGPT的机器翻译功能并提升翻译质量[2]。耿芳和胡健指出ChatGPT可通过人机交互的方式，完成包括查阅、翻译、校对、润色在内的译前、译中以及译后翻译任务，并发现ChatGPT在汉译英中的表现优于英译汉[3]。毫无疑问，ChatGPT的出现，为翻译领域带来了新的辅助工具和实践课题。Yang, Jin,等人阐述了ChatGPT 即decoder-only（仅使用解码器来完成翻译任务），在基于解码器(decoder)的翻译方法中，解码器翻译是指仅使用解码器来完成翻译任务，而不使用编码器(encoder)。这这种方法可以在一定程度上提高翻译的效率和准确性 [4]。大量的文献资料表明Chat GPT主要源于其背后的大语言模型(LLM)，是一种基于人工智能的自然语言处理工具，在人机交互界面，用户根据输入提示(prompt)与ChatGPT进行沟通交流，并使其生成相应的译文内容。其本质特征是通过建立大型的语言模型规模，引入对话数据，调整模型结构和训练翻译策略，从而能以高度拟人化的对话问答模式提供更好的交互体验，促进自然语言处理的应用。
2、无法判断术语语义
术语是用来描述专业领域科学技术概念的表达，术语翻译的准确性、规范性是衡量科技文本译文质量是否过关的重要指标。科技英语翻译的首要难题是其中的科技术语的翻译。正如Peter Newmark所说，尽管术语只占全文的约5%-10，但是它们却构成科技英语翻译与其它文体翻译的根本区别[5] 。“术语翻译过程绝不是机械的术语转换，而是根据具体文本语境进行选择的过程” [6]。语境是语义判断的依据，日常词汇术语化，术语一词多义，缩略词在实际语言应用中十分常见，因此，准确判断术语语义离不开前后文的语境分析。罗季美和李梅基于机器译文和人工译文的对比分析和统计发现，词汇错译的发生率达84.13%,而在词汇错译中，术语错译占比高达78.85%[7]。术语翻译是机器翻译有待克服的难题，也是译后编辑重点关注的问题。对ChatGPT等机器翻译工具来说，都很容易造成误译。，译者在译后编辑时需要结合术语的语义结构和专业语境，弥补ChatGPT在术语翻译中对语义判断不准确的问题。例如气象术语 “mass” 在ChatGPT译文中的意思是“质量”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“云团”。 “revolution” 在ChatGPT译文中的意思是“革命”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“公转，旋转”。“ridge” 在ChatGPT译文中的意思是“山脊 ， 屋脊”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“高压脊”。“cirrocumulus”在ChatGPT译文中的意思是“卷云”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“卷积云”。“heterosphere ”在ChatGPT译文中的意思是“异层”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“非均质层”。“phytotron ”在ChatGPT译文中的意思是“植物培养箱”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“人工气候室”。“calm” 在ChatGPT译文中的意思是“平静的，宁静的”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“公转，旋转”。“revolution”在ChatGPT译文中的意思是“革命”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“0级风”。“deposition”在ChatGPT译文中的意思是“沉积”，而该术语在气象科技英语里的准确意思是指“凝华”。
3、被动句翻译不流畅
科技英语常使用被动语态来强调客观事实，使用的频率比较高。主要被用来描述自然界真实而客观的气象现象，在复杂多变的大气现象中，人为的主观臆断或者猜测是不能准确表达自然现象的。在翻译过程中应该充分了解科技英语的原文特征，把握好对被动语态的翻译。
例1 In the passage of the warm front the wind veers, the temperature rises and the fall of pressure is checked.
ChatGPT译文：在暖锋风向的通道中，检查了温度的上升和气压的下降。
译后编辑：暖锋过境时,风向发生转变,温度升高,气压下降。
分析：首先，在ChatGPT译文中多次出现术语翻译不准确。“passage”作为普通词汇可译成“通过；通道；经过；转变,但是从原文的the warm front, the wind veers等表达可以看出,原文出自气象专业文献,passage的翻译需要采用专业词汇,使译文更地道。其次，这句话的主要意思是在表达“风向发生转变,温度升高,气压下降这一自然现象的原因是当暖锋过境时”。而不是人为的去核实或者证实，因此翻译成 “…检查了温度的上升和气压的下降。”是不能准确表达句子的真实意思的。
例2 Various criteria have been devised for dividing the atmosphere into layers. This division can be based on the nature of the vertical temperature profile, on the gaseous composition of the air at different altitudes, and the effect of the atmosphere on aircraft at different altitudes, etc.
ChatGPT译文：有多种标准可用于将大气分成不同层。这种划分可以基于垂直温度剖面的性质，不同高度处空气的气体组成，以及大气对不同高度飞行器的影响等。
译后编辑：人们设计了各种各样的标准来划分大气的层次。有的基于垂直温度廓线的性质，有的根据空气在不同高度上的大气成分，有的根据大气在不同高度上对飞机的影响来划分等等。
分析：ChatGPT译文中“有多种标准可用于将大气分成不同层” 主要表达的是划分标准的多少。而根据句意，不管是按照垂直温度廓线的性质还是根据空气在不同高度上的大气成分来划分，这些标准都是人类的知识积累和总结，是人类探索自然的最后结果，因此在译文中应该把原文的被动句翻译成主动句，并突出动作实施的主体是“人类”。
4、直译现象
例1 The study indicates that these effects include a mixture of more snow and less snow,and warming and cooling.
ChatGPT译文：研究表明，这些影响包括多雪和少雪的混合以及增温和降温。
译后编辑：研究表明,这些影响包括雪量的增减以及温度的升降。
分析：该句主要想表达雪量的多少和温度的高低这两个因素的结合体影响是研究发现的影响。Chat Gpt 把 “a mixture of more snow and less”直译为“多雪和少雪的混合”把“warming and cooling s”直译为“增温和降温”。这样就会导致译文句子部分板块的翻译机械化，逻辑混乱，最后导致译文意思表达不通畅。通过仔细研读，“雪量的增减以及温度的升降”这两个方面的结合才是研究所发现的影响。所以，如果把“a mixture of more snow and less”简单直译成“多雪和少雪的混合”就很难达到理想的译文效果。
例2 According to a publication of the agrological commission of the World Meteorological Organization (WMO) in 1961, the Earth’s atmosphere, is divided into five main layers: the troposphere, the stratosphere, the mesosphere, the thermosphere and the exosphere.
ChatGPT译文： 根据 1961 年世界气象组织（WMO）的农业委员会出版物，地球的大气分为五个主要层：对流层、平流层、中间层、热层和外层大气。
译后编辑：根据1961年世界气象组织大气学委会公布的标准，地球大气被划分为5个主要层次：对流层，平流层，中层，热成层以及外逸层。
分析：句中的“WMO”是指世界气象组织（World Meteorological Organization，WMO）是联合国的专门机构之一，是联合国系统有关地球大气现状和特性，它与海洋的相互作用，它产生的气候及由此形成的水资源的分布方面的权威机构。句中的 “the agrological commission”不难简单直译为农业委员会，而应该理解为“大气学委会”。 根据常识，句中的“publication”也不可能是该组织的出版物，二应该理解为该组织分析：发布或者公布有关气象学领域的标注定义。 另外，“the mesosphere, the thermosphere and the exosphere”在大气科学里面的专业表达也应该为：“中层，热成层以及外逸层”。而不是简单直译为“中间层、热层和外层大气”。
例3 The temperature drops with increasing height in the troposphere, at a mean rate of 6.5 ℃ per kilometer (lapse rate).
ChatGPT译文：对流层的温度随高度的增加而下降，平均每公里下降 6.5 ℃（递减率）。
译后编辑：在平流层的低层（直到地球表面之上大约20Km）温度实际是一个常数（大约-56 ℃ ）。
分析：句中的 “lapse rate” 是指气温（等气象要素随海拔高度的增加的）递减率。是指在气象学里面被称为温度垂直递减率，当高度每升高1000米，气温约下降6.5℃。因此，ChatGPT译文中的 “递减率”并不能准确体现该表达的具体意思。因为在气象学里，当距离地球表面之上大约时候，温度实际是一个常数（大约-56 ℃ ）。所以ChatGPT把原文直译为“平均每公里下降 6.5 ℃（递减率）”是不能清楚表达句子意思的。
5、长难句翻译不连贯
气象科技英语的文本形式多属于论证和叙述，用长句来阐述复杂多变的自然现象是气象科技英语的常见手法。常用的译法有顺译法、倒译法、内嵌法、切分法、重组法等。把握好长难句的句子结构和语法结构，注意长难句中的修饰成分、限定部分以及从属分句是有效翻译的关键。如果直接进行机器翻译，不采用人工+智能软件翻译以及以后译后编辑等方法，很难实现对原文的有效翻译。
例 1但是，城市化对气温的影响不仅对气温的平均值产生影响，也应该对气温的概率分布的各个特征量产生影响。
ChatGPT译文：However, the impact of urbanization on temperature not only affects the average temperature, but also should affect the various characteristic quantities of the probability distribution of temperature.
译后编辑：But urbanization impacts not only the mean values of temperature but also the various characteristic parameters of its probability distribution.
分析：该句使用了关联词组not only… but also …，用来连接并列成分或并列分句。句中的主语是“城市化”，谓语是 “影响”宾语是“气温的平均值和气温的概率分布的各个特征量。通过观察， ChatGPT在对该组关联词翻译时，用来连接并列分句中，句中出现了两个相同的谓语动词，但其实由于该句中两个分句的主语同为“城市化”，该组关联词用来连接并列成分就会使得译文更加简洁。
例2 本文将首先采用联合国政府间气候变化专门委员会《碳排放技术指南》提供的能源消费碳排放计算公式，对江苏省1996-2010年能源消费的碳排放量进行计算。
ChatGPT译文：This paper will first use the energy consumption carbon emissions calculation formula provided by the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change ;Technical Guidelines for Carbon Emissions ; to calculate the carbon emissions from energy consumption in Jiangsu Province from 1996 to 2010.
译后编辑：In the present study, firstly, the energy-consumption-induced carbon emissions in Jiangsu Province from 1996 to 2010 were calculated， using the carbon emission calculation formula provided by the Technical Guidelines on Carbon Emissions of the UN Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).
分析：原文句子的语态是主动态。句子的主要表达的意思是“用能源消费碳排放计算公式计算江苏省1996-2010年能源消费的碳排放量， “联合国政府间气候变化专门委员会《碳排放技术指南》提供的” 这个部分是-ed分词修饰成分，作后置定语。ChatGPT译文主要采用直译法对整个长难句的语法结构，句子的主干部分，句子的修饰等部分的翻译进行翻译, 导致译文句子成分凌乱，语法结构不完整，出现断句现象，整个译文意思不够不连贯，不能较好的实现有效翻译原文。通过分析，最后译文句子语态调整为被动语态，采用倒译法、重组法对原文句子主要成分进行合理分割，恰当使用垂悬分词结构：“using the carbon emission calculation formula”作伴随状语。用-ed分词：“provided by the…”作后置定语，这样一来就使得最后的译文句子结构清楚，成分一目了然。
例3:The sea surface temperature reduction that is found to be induced by a period of enhanced accumulated cyclone energy is expected.
ChatGPT译文：预计海面温度会下降，这是由于气旋累积能量增强一段时间所致。
译后编辑：海表温度的降低被认为是由一段增强的气旋累积能量引起的。
分析：该句的主体是“sea surface temperature reduction”，该句的语态结构是被动语态，即“…is expected”。句中使用了多个过去分词表示被动和从属关系，如“found” “induced” “enhanced” “accumulated” “expected”等。“a period of” 主要传达的是“一段增强的气旋”，而不是指“一段时间”，如果不充分考虑句子各个部分的从属关系和整个句子的语义，就会出现译文语义偏差。
6、结语
决定科技英语翻译质量的关键因素在于对专业术语语义的把控，词语搭配、句子逻辑分析能力、以及有关领域的专业常识。本文探究了ChatGPT作为机器翻译在气象科技英语术语层面以及句子逻辑分析的不足。总结出ChatGPT在术语识别、句子翻译连贯性及句子翻译策略方面存在明显的局限性，因此，译者首先要根据语境进行语义分析，把握气象科技英语专业术语翻译的“准确性、一致性、规范性” 原则，其次要通过补充语境，细化翻译要求，探索特殊句子翻译策略并进行译后编辑工作，从而更好的提升ChatGPT的机器翻译质量。
参考文献：
[1]Jiao,W.,Wang,W.,Huang,J.,Wang,X.,& Tu,Z.Is ChatGPT a Good Translator?Yes with GPT-4 as the Engine.ArXiv Preprint,2023.https://arxiv.org/abs/2301.08745v3
[2]Peng,K.,Ding,L.,Zhong,Q.,Shen,L.,Liu,X.,Zhang,M.& Tao,D.Towards Making the Most of Chatgpt for Machine Translation.ArXiv Preprint,2023.https://arxiv.org/abs/2303.13780
[3]耿芳，胡健.人工智能辅助译后编辑新方向——基于ChatGPT的翻译实例研究.中国外语，2023(03):41-47
[4]Jingfeng Yang, Hongye Jin, Ruixiang Tang, Xiaotian Han, Qizhang Feng, Haoming Jiang, Bing Yin, and Xia Hu Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond arXiv:2304.13712v2 [cs.CL] 27 Apr 2023
[5]NEWMARKP.Atestbookoftranslation[M].上海:上海外语教育出版社,2001:152.
[6]朱光辉，王喜文.Chat GPT的运行模式、关键技术及未来图景.新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023(04):113-122
[7]罗季美，李梅.机器翻译译文错误分析.中国翻译，2012(05):84-89
