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人工智能助力中長期氣象預(yù)報

發(fā)布時間:2023-07-11 09:21:00來源: 光明網(wǎng)-《光明日報》

  光明日報北京7月9日電(記者張蕾)隨著算力增長的趨緩和物理模型的逐漸復(fù)雜化,傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報的瓶頸日益突出,研究者開始挖掘新的氣象預(yù)報范式,例如使用深度學習方法來預(yù)測未來天氣。在數(shù)值方法應(yīng)用最廣泛的中長期預(yù)報領(lǐng)域,現(xiàn)有的AI預(yù)報方法精度顯著低于數(shù)值預(yù)報方法,并受到可解釋性欠缺、極端天氣預(yù)測不準等問題的制約。來自華為云的研究人員提出一種新的高分辨率全球AI氣象預(yù)報系統(tǒng)——盤古氣象大模型。作為首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI模型,華為云盤古氣象大模型的預(yù)報速度是傳統(tǒng)數(shù)值模式的10000倍以上,能夠提供全球氣象秒級預(yù)報,預(yù)測結(jié)果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等,可以直接應(yīng)用于多個氣象研究細分場景。

  華為云研發(fā)團隊兩年前開始AI氣象方向的研究。他們發(fā)現(xiàn),AI氣象預(yù)報模型的精度不足主要有兩個原因:一是現(xiàn)有AI氣象預(yù)報模型都是基于2D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),無法很好地處理不均勻的3D氣象數(shù)據(jù);二是AI方法缺少數(shù)學、物理的機理約束,在迭代過程中會不斷積累迭代誤差。為此,團隊提出用適應(yīng)地球坐標系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù),并且使用層次化時域聚合策略減少預(yù)報迭代次數(shù),從而減少迭代誤差?;?3年的全球天氣數(shù)據(jù)訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,盤古氣象大模型在精度和速度上全面超越了傳統(tǒng)的數(shù)值預(yù)測方法。

  談到為何選擇AI氣象預(yù)報領(lǐng)域作為突破口,華為云研發(fā)團隊負責人表示:一方面,氣象預(yù)報尤其是對暴雨、臺風、干旱、寒潮等極端天氣的精準預(yù)測關(guān)乎國計民生;另一方面,氣象預(yù)測問題非常復(fù)雜,AI可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘出新的大氣演變規(guī)律,在精度和速度上具有相當大的提升潛力?!拔磥?,華為云將聯(lián)合全球氣象機構(gòu),繼續(xù)探索并發(fā)揮AI在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用潛力,為農(nóng)林牧漁、航空航海等行業(yè)及公共安全領(lǐng)域提供有力的科技支持?!痹撠撠熑吮硎?。

  《光明日報》(2023年07月10日 08版)

(責編:李雅妮)

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