人工智能助力天氣預(yù)報(bào)前景如何?中外研究人員最新給出答案
中新網(wǎng)北京7月6日電 (記者 孫自法)國際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表兩篇聚焦研究人工智能(AI)天氣預(yù)報(bào)潛力的氣候科學(xué)論文,分別提出兩種AI天氣預(yù)報(bào)方法,第一種方法最多能提前一周預(yù)測(cè)全球氣候模式,另一種方法能預(yù)測(cè)短時(shí)天氣,如極端降水事件。
這些AI協(xié)助天氣預(yù)報(bào)方法與現(xiàn)有方法的準(zhǔn)確率相當(dāng),或是能預(yù)測(cè)此前很難預(yù)測(cè)的天氣現(xiàn)象。不過,在考慮這些新方法如何以及是否能補(bǔ)充或取代現(xiàn)有預(yù)報(bào)系統(tǒng)前,仍需傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的進(jìn)一步評(píng)估和參與。
據(jù)論文介紹,天氣預(yù)報(bào)在幫助拯救生命和最小化財(cái)產(chǎn)損失方面起著關(guān)鍵作用,尤其是在氣候變化導(dǎo)致極端氣候事件愈發(fā)頻繁的情況下。目前為止,最準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)系統(tǒng)為數(shù)值天氣預(yù)報(bào),這種方法主要依賴物理方程,但對(duì)算力的要求很高,而且速度通常很慢,單次模擬需要好幾個(gè)小時(shí)。近年來,一些基于AI的方法具有使天氣預(yù)報(bào)速度顯著加快的潛力,但準(zhǔn)確率通常不及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)。
第一篇論文通訊作者、中國華為云田奇和同事報(bào)道了名為盤古氣象(Pangu-Weather)的基于AI的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng),最多能提前一周預(yù)測(cè)全球天氣。該模型使用39年的全球再分析天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。盤古氣象的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相當(dāng)于全世界最好的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)——?dú)W洲中期天氣預(yù)報(bào)中心使用的綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng),同時(shí)在相同的空間分辨率下速度要快1萬倍以上。盤古氣象還能用一個(gè)3D模型對(duì)各個(gè)高度水平進(jìn)行預(yù)測(cè),比其前任AI系統(tǒng)提供了更完整和細(xì)節(jié)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
在另一篇論文中,論文共同通訊作者、美國加州大學(xué)伯克利分校Michael Jordan、中國清華大學(xué)王建民和同事等報(bào)道了NowcastNet模型,其通過結(jié)合物理規(guī)律和深度學(xué)習(xí)來實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)降水。臨近預(yù)報(bào)是指非常短期的天氣預(yù)報(bào),最多提前6小時(shí),因此能提供即時(shí)天氣的詳細(xì)信息。臨近預(yù)報(bào)對(duì)于極端降水事件的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和危機(jī)管理非常重要?;诿绹椭袊睦走_(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù),NowcastNet最多能提前3小時(shí)對(duì)2048千米×2048千米的區(qū)域進(jìn)行高分辨降水預(yù)測(cè)。
62名氣象學(xué)家對(duì)不同模型的極端降水預(yù)測(cè)能力和價(jià)值進(jìn)行了評(píng)估,NowcastNet在約70%的預(yù)測(cè)中超過其他領(lǐng)先方法,排名第一。該研究結(jié)果表明,其在降雨率上的預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì),尤其是之前被認(rèn)為很難預(yù)測(cè)的極端降水事件。
《自然》同期發(fā)表同行專家的“新聞與觀點(diǎn)”文章認(rèn)為,人工智能在天氣預(yù)報(bào)任務(wù)方面“潛力巨大”,也提醒“其中的風(fēng)險(xiǎn)要求氣象學(xué)家學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)、評(píng)估和解讀這類系統(tǒng)”。(完)
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