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博文

欧洲中期天气预报中心的AI发展之路

已有 3422 次阅读 2024-5-19 19:11 |个人分类:文章|系统分类:科研笔记

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2022年2月,美国英伟达(Nvidia)公司将FourCastNet气象预报模型论文挂在了学术文章在线发表服务器(Arxiv)上,成为在数据驱动全球天气预报模型发展进程中的一项里程碑式成果。其预报精度接近欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的综合预报系统(Integrated Forecasting System,IFS),水平分辨率为0.25°,速度则较传统数值算法缩短数万倍。随后,越来越多的用于解决天气预报问题的人工智能研究成果开始涌现,成为AI领域的热点之一。

2022年11月,中国的华为公司团队也在Arxiv上提交了文章《盘古:一个三维高分辨快速准确的全球天气预报系统》(Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast),首次在中长期天气预报的测试中超过了传统数值方法,这篇文章经修改后在《自然》杂志正刊上发表。盘古气象模型训练和测试均在ECMWF的ERA5再分析数据集上进行,五天预报均方根误差检验低于欧洲气象中心 IFS和FourCastNet,在预报速度上也有了量级上的成倍提升。华为的成果被评为2023年“中国科学十大进展”,位居首位。随后,12月24日,美国谷歌公司的GraphCast智能预报模型论文也在Arxiv上线(GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting),据介绍预报准确率也超越了IFS,论文经修改后发表在2023年11月的《科学》杂志上。

2023年则更是成果丰硕,1月份,美国微软团队发布了第一个基于AI的天气和气候基础模型 ClimaX,在中分辨率(1.40625˚)下,中短期预测上表现与IFS相当甚至更好,而在长期预测上则显示出更大的优势。接着,上海人工智能实验室(AI Lab)于4月发布了全球中期天气预报大模型“风乌”,首次实现在高分辨率上核心大气变量预报实效超过10天,在计算效率上也大幅优于传统模型。2023年6月,复旦大学人工智能创新与产业研究院和大气与海洋科学系联合发布了“伏羲”智能气象大模型。利用AI算法实现了15天全球天气预报,预报精度达到了欧洲中期天气预报中心集合预报的水平。

AI技术用于天气预报领域的进展显然远不止这些,无论是在区域的短临预报还是对整个地球系统的模拟预测,包括解决不确定性问题的集合预报,都有所斩获。

如2023年7月,清华大学与国家气象中心在《Nature》正刊发表文章,介绍了合作开发的极端降水临近预报大模型“NowcastNet”,将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合,显著提高了公里尺度下0~3小时极端降水的预报能力。

谷歌公司2020年初开始构建基于深度学习短临降水预测模型MetNet,于2023年6月发布了第三版MetNet-3,引入了部分观测数据对模型训练,除保持了1 公里的空间分辨率和 2 分钟的时间分辨率,预报时效提升到了24小时。

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2024年3月18日,在美国加州圣何塞举行的Nvidia GTC 2024大会上,英伟达首席执行官黄仁勋在主题演讲中发布了“Earth-2 Cloud Platform(地球2号云平台)”,利用AI和超算可以预测地球气候变化,并将其可视化,水平分辨率可达两公里,可帮助用户在几秒钟内发出警告和更新预测。