我國“風烏GHR”大模型發(fā)布，人工智能助氣象預報進入“10公里級時代”

上海人工智能實驗室今天聯(lián)合國家氣象中心、國家氣象信息中心、南京信息工程大學、香港科技大學等單位發(fā)布了全球高分辨率的人工智能氣象預報大模型“風烏GHR”，首次借助AI實現(xiàn)了對中期天氣進行10公里級的建模和預報。科研團隊采用原創(chuàng)的AI新算法，將這個大模型的預報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9km×9km），對應的地表面積約為81平方公里，比第一代“風烏”的精確預報范圍大7倍。

上海人工實驗室領軍科學家歐陽萬里介紹，“AI輔助天氣預報的發(fā)展”被美國《科學》雜志評為2023年度十大科學突破之一，大模型在這個領域將發(fā)揮越來越重要的作用。去年4月，“風烏”大模型在上海發(fā)布，率先使全球氣象有效預報時間突破10天，此后準確預測了“泰利”“卡努”等臺風的路徑。如今，全面升級的“風烏GHR”相當于一個“4K高清版”大模型，有助于實現(xiàn)更精細、更高效的氣象預報。

目前主要物理驅動和AI驅動的全球氣象預報模型分辨率對比，風烏GHR在短期內實現(xiàn)空間分辨率質的提升。

“在預報的核心大氣變量上，風烏GHR的性能領先于現(xiàn)有的物理模式驅動和其他AI氣象大模型，推動AI氣象預報進入10公里級時代。”上海人工智能實驗室青年科學家白磊說。2016年，歐洲中期氣象預報中心推出的IFSHRES系統(tǒng)將氣象預報分辨率提升至0.09經(jīng)緯度，達到物理模式驅動下的氣象預報領先水平。“風烏GHR”與IFSHRES的性能哪個更優(yōu)？上海人工智能實驗室牽頭的聯(lián)合團隊對2022年全球的部分極端氣象情況進行了回溯預報。

2022年7月，重慶經(jīng)歷了極端熱浪。在提前4天對2022年7月7日12時（協(xié)調世界時）重慶的地表溫度預報中，“風烏GHR”與實際結果更接近，優(yōu)于IFSHRES。2022年12月，冬季風暴影響了北美部分地區(qū)，造成極端天氣。科研人員使用“風烏GHR”和IFSHRES對當年11月1日—12月31日（協(xié)調世界時）紐約市氣溫進行回溯預報，“風烏GHR”可提前9天預報最低氣溫，在提前一周的預測中，預測誤差較IFSHRES降低22.3%。

風烏GHR與IFSHRES在2022年的預報對比，紅線代表風烏GHR，藍線代表IFSHRES。RMSE數(shù)值越低，Bias數(shù)值越接近于0，表明模型性能更優(yōu)。

為何能超越物理模式驅動下的氣象預報領先水平？白磊介紹，“風烏GHR”科研團隊提出了“空間一致性映射”和“解耦組合遷移學習”創(chuàng)新技術。前者在保證低分辨率氣象預報模型泛化性的同時，降低了高分辨率氣象預報大模型訓練的復雜度。在此基礎上，科研團隊進一步利用“解耦組合遷移學習”技術，讓新模型學習高分辨率數(shù)據(jù)中蘊含的小尺度天氣現(xiàn)象，最終使“風烏GHR”獲得了10公里級分辨率的精細化氣象預報能力。

在預報時長方面，科研人員通過多模態(tài)、多任務的深度學習方法和數(shù)據(jù)再分析，將這個大模型的有效預報時間提前至11.25天，打破了此前第一代“風烏”創(chuàng)造的10.75天世界紀錄。據(jù)介紹，在傳統(tǒng)模式下，全球中期天氣預報的有效預報時間每10年才提高1天。而“風烏”聯(lián)合團隊只用不到一年時間，就將有效預報時間提升了0.5天，展現(xiàn)出人工智能在地球科學領域強大的應用潛力。

風烏GHR在不到1年時間內將全球中期氣象預報有效天數(shù)再提升0.5天。

目前，上海人工智能實驗室正協(xié)同國家氣象中心、上海市氣象局等單位，共同推動“風烏GHR”的業(yè)務檢驗評估、業(yè)務化部署和應用落地，為農(nóng)林牧漁、新能源電力、航空航海等重點行業(yè)和公共安全提供可靠的氣象預報路徑。

欄目主編：黃海華

來源：作者：俞陶然