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人工智能助力中长期气象预报

来源:互联网 时间:2023-08-07 16:15

   本报北京7月9日电(记者张蕾)随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化,传统数值预报的瓶颈日益突出,研究者开始挖掘新的气象预报范式,例如使用深度学习方法来预测未来天气。在数值方法应用最广泛的中长期预报领域,现有的AI预报方法精度显著低于数值预报方法,并受到可解释性欠缺、极端天气预测不准等问题的制约。来自华为云的研究人员提出一种新的高分辨率全球AI气象预报系统——盘古气象大模型。作为首个精度超过传统数值预报方法的AI模型,华为云盘古气象大模型的预报速度是传统数值模式的10000倍以上,能够提供全球气象秒级预报,预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等,可以直接应用于多个气象研究细分场景。

   华为云研发团队两年前开始AI气象方向的研究。他们发现,AI气象预报模型的精度不足主要有两个原因:一是现有AI气象预报模型都是基于2D神经网络,无法很好地处理不均匀的3D气象数据;二是AI方法缺少数学、物理的机理约束,在迭代过程中会不断积累迭代误差。为此,团队提出用适应地球坐标系统的三维神经网络处理复杂的不均匀3D气象数据,并且使用层次化时域聚合策略减少预报迭代次数,从而减少迭代误差。基于43年的全球天气数据训练深度神经网络后,盘古气象大模型在精度和速度上全面超越了传统的数值预测方法。

   谈到为何选择AI气象预报领域作为突破口,华为云研发团队负责人表示:一方面,气象预报尤其是对暴雨、台风、干旱、寒潮等极端天气的精准预测关乎国计民生;另一方面,气象预测问题非常复杂,AI可以从海量数据中挖掘出新的大气演变规律,在精度和速度上具有相当大的提升潜力。“未来,华为云将联合全球气象机构,继续探索并发挥AI在气象领域的应用潜力,为农林牧渔、航空航海等行业及公共安全领域提供有力的科技支持。”该负责人表示。

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