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中新网北京7月6日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表两篇聚焦研究人工智能(AI)天气预报潜力的气候科学论文,分别提出两种AI天气预报方法,第一种方法最多能提前一周预测全球气候模式,另一种方法能预测短时天气,如极端降水事件。
这些AI协助天气预报方法与现有方法的准确率相当,或是能预测此前很难预测的天气现象。不过,在考虑这些新方法如何以及是否能补充或取代现有预报系统前,仍需传统天气预报领域的进一步评估和参与。
据论文介绍,天气预报在帮助拯救生命和最小化财产损失方面起着关键作用,尤其是在气候变化导致极端气候事件愈发频繁的情况下。目前为止,最准确的预报系统为数值天气预报,这种方法主要依赖物理方程,但对算力的要求很高,而且速度通常很慢,单次模拟需要好几个小时。近年来,一些基于AI的方法具有使天气预报速度显著加快的潜力,但准确率通常不及数值天气预报。
第一篇论文通讯作者、中国华为云田奇和同事报道了名为盘古气象(Pangu-Weather)的基于AI的天气预报系统,最多能提前一周预测全球天气。该模型使用39年的全球再分析天气数据进行训练。盘古气象的预测准确率相当于全世界最好的数值天气预报系统——欧洲中期天气预报中心使用的综合预报系统,同时在相同的空间分辨率下速度要快1万倍以上。盘古气象还能用一个3D模型对各个高度水平进行预测,比其前任AI系统提供了更完整和细节的预测结果。
在另一篇论文中,论文共同通讯作者、美国加州大学伯克利分校Michael Jordan、中国清华大学王建民和同事等报道了NowcastNet模型,其通过结合物理规律和深度学习来实时预报降水。临近预报是指非常短期的天气预报,最多提前6小时,因此能提供即时天气的详细信息。临近预报对于极端降水事件的风险预防和危机管理非常重要。基于美国和中国的雷达观测数据,NowcastNet最多能提前3小时对2048千米×2048千米的区域进行高分辨降水预测。
62名气象学家对不同模型的极端降水预测能力和价值进行了评估,NowcastNet在约70%的预测中超过其他领先方法,排名第一。该研究结果表明,其在降雨率上的预测优势,尤其是之前被认为很难预测的极端降水事件。
《自然》同期发表同行专家的“新闻与观点”文章认为,人工智能在天气预报任务方面“潜力巨大”,也提醒“其中的风险要求气象学家学习设计、评估和解读这类系统”。(完)
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