我國(guó)“風(fēng)烏GHR”大模型發(fā)布，人工智能助氣象預(yù)報(bào)進(jìn)入“10公里級(jí)時(shí)代”

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室今天聯(lián)合國(guó)家氣象中心、國(guó)家氣象信息中心、南京信息工程大學(xué)、香港科技大學(xué)等單位發(fā)布了全球高分辨率的人工智能氣象預(yù)報(bào)大模型“風(fēng)烏GHR”，首次借助AI實(shí)現(xiàn)了對(duì)中期天氣進(jìn)行10公里級(jí)的建模和預(yù)報(bào)。科研團(tuán)隊(duì)采用原創(chuàng)的AI新算法，將這個(gè)大模型的預(yù)報(bào)分辨率提升至0.09經(jīng)緯度（9km×9km），對(duì)應(yīng)的地表面積約為81平方公里，比第一代“風(fēng)烏”的精確預(yù)報(bào)范圍大7倍。

上海人工實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)軍科學(xué)家歐陽萬里介紹，“AI輔助天氣預(yù)報(bào)的發(fā)展”被美國(guó)《科學(xué)》雜志評(píng)為2023年度十大科學(xué)突破之一，大模型在這個(gè)領(lǐng)域?qū)l(fā)揮越來越重要的作用。去年4月，“風(fēng)烏”大模型在上海發(fā)布，率先使全球氣象有效預(yù)報(bào)時(shí)間突破10天，此后準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了“泰利”“卡努”等臺(tái)風(fēng)的路徑。如今，全面升級(jí)的“風(fēng)烏GHR”相當(dāng)于一個(gè)“4K高清版”大模型，有助于實(shí)現(xiàn)更精細(xì)、更高效的氣象預(yù)報(bào)。

目前主要物理驅(qū)動(dòng)和AI驅(qū)動(dòng)的全球氣象預(yù)報(bào)模型分辨率對(duì)比，風(fēng)烏GHR在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)空間分辨率質(zhì)的提升。

“在預(yù)報(bào)的核心大氣變量上，風(fēng)烏GHR的性能領(lǐng)先于現(xiàn)有的物理模式驅(qū)動(dòng)和其他AI氣象大模型，推動(dòng)AI氣象預(yù)報(bào)進(jìn)入10公里級(jí)時(shí)代。”上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家白磊說。2016年，歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心推出的IFSHRES系統(tǒng)將氣象預(yù)報(bào)分辨率提升至0.09經(jīng)緯度，達(dá)到物理模式驅(qū)動(dòng)下的氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)先水平。“風(fēng)烏GHR”與IFSHRES的性能哪個(gè)更優(yōu)？上海人工智能實(shí)驗(yàn)室牽頭的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)對(duì)2022年全球的部分極端氣象情況進(jìn)行了回溯預(yù)報(bào)。

2022年7月，重慶經(jīng)歷了極端熱浪。在提前4天對(duì)2022年7月7日12時(shí)（協(xié)調(diào)世界時(shí)）重慶的地表溫度預(yù)報(bào)中，“風(fēng)烏GHR”與實(shí)際結(jié)果更接近，優(yōu)于IFSHRES。2022年12月，冬季風(fēng)暴影響了北美部分地區(qū)，造成極端天氣。科研人員使用“風(fēng)烏GHR”和IFSHRES對(duì)當(dāng)年11月1日—12月31日（協(xié)調(diào)世界時(shí)）紐約市氣溫進(jìn)行回溯預(yù)報(bào)，“風(fēng)烏GHR”可提前9天預(yù)報(bào)最低氣溫，在提前一周的預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)誤差較IFSHRES降低22.3%。

風(fēng)烏GHR與IFSHRES在2022年的預(yù)報(bào)對(duì)比，紅線代表風(fēng)烏GHR，藍(lán)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(qū)動(dòng)下的氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)先水平？白磊介紹，“風(fēng)烏GHR”科研團(tuán)隊(duì)提出了“空間一致性映射”和“解耦組合遷移學(xué)習(xí)”創(chuàng)新技術(shù)。前者在保證低分辨率氣象預(yù)報(bào)模型泛化性的同時(shí)，降低了高分辨率氣象預(yù)報(bào)大模型訓(xùn)練的復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步利用“解耦組合遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，讓新模型學(xué)習(xí)高分辨率數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的小尺度天氣現(xiàn)象，最終使“風(fēng)烏GHR”獲得了10公里級(jí)分辨率的精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)能力。

在預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)方面，科研人員通過多模態(tài)、多任務(wù)的深度學(xué)習(xí)方法和數(shù)據(jù)再分析，將這個(gè)大模型的有效預(yù)報(bào)時(shí)間提前至11.25天，打破了此前第一代“風(fēng)烏”創(chuàng)造的10.75天世界紀(jì)錄。據(jù)介紹，在傳統(tǒng)模式下，全球中期天氣預(yù)報(bào)的有效預(yù)報(bào)時(shí)間每10年才提高1天。而“風(fēng)烏”聯(lián)合團(tuán)隊(duì)只用不到一年時(shí)間，就將有效預(yù)報(bào)時(shí)間提升了0.5天，展現(xiàn)出人工智能在地球科學(xué)領(lǐng)域強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

風(fēng)烏GHR在不到1年時(shí)間內(nèi)將全球中期氣象預(yù)報(bào)有效天數(shù)再提升0.5天。

目前，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室正協(xié)同國(guó)家氣象中心、上海市氣象局等單位，共同推動(dòng)“風(fēng)烏GHR”的業(yè)務(wù)檢驗(yàn)評(píng)估、業(yè)務(wù)化部署和應(yīng)用落地，為農(nóng)林牧漁、新能源電力、航空航海等重點(diǎn)行業(yè)和公共安全提供可靠的氣象預(yù)報(bào)路徑。

欄目主編：黃海華

來源：作者：俞陶然