「風烏」氣像大模型科學家團隊：用AI預報極端天氣未來不是夢！

【環球時報報道 記者 趙瑜莎】近期全球出現一系列極端天氣，嚴重危害人類生產生活，各國對於更精準、高效的中長期天氣預報的需求不斷提升。近日，上海人工智慧實驗室聯合中國科學技術大學、上海交通大學、南京資訊工程大學、中國科學院大氣物理研究所及上海中心氣像台發布全球中期天氣預報大模型「風烏」。 《環球時報》記者日前專訪了「風烏」大模型的科學家團隊，聽他們詳細講述「風烏」背後的運作原理以及AI大模型將如何改變天氣預報。

精度、時效全面領先

根據《環球時報》記者了解，上海人工智慧實驗室AI for Earth聯合團隊基於多模態多任務的深度學習方法建構了「風烏」大模型。由於不需要透過複雜的實體系統仿真，AI氣象預報模型突破了傳統預報方法的計算瓶頸，因此能夠有效率地進行預報和整合。 AI具有強大的適應氣象資料關係的能力，有潛力突破傳統數值模式預報中的效能瓶頸。

據上海人工智慧實驗室領軍科學家歐陽萬裡介紹：“風烏”取名自秦漢時期的“相風銅烏”，是世界上最早的測風設備。

氣象預報是非常複雜的系統，從國家的風雲衛星、氣象站等收集數據，到數據整理、品質控制，之後再到大氣同化，即對數據進行處理，並根據預報模型的需求建立大氣狀態，最後才是預報和後處理。

上海人工智慧實驗室青年科學家白磊向《環球時報》記者介紹，“風烏”模型主要聚焦於其中的預報環節，利用大氣再分析得出的數據來訓練“風烏”，繼而得到更加準確的天氣預報。

利用人工智慧分析大氣同化所提供的要素，包括風速、溫度、濕度等，以預測未來的天氣為目的，創造了名為「風烏」的大模型。透過利用以往的氣像要素，例如溫度，人工智慧可以進行天氣預測並且達到良好的預測效果。 」歐陽萬裡解釋。

如何提高天氣預報的時效和準確度，一直是業界的重點課題。隨著全球氣候變遷不斷加劇，導致極端天氣事件逐漸增多，對天氣預報的準確性和及時性的期望不斷提高。在氣象氣候預報任務中，全球中期天氣預報是最重要的預測任務之一，同時難度也較大。由於氣象觀測的準確度、大氣系統中物理過程的複雜性以及求解大氣模型所需資源規模巨大，過去數十年間，全球中期天氣預報的有效性每10年才提高1天。

歐陽萬裡說，"風烏"大模型的優勢在於其可靠預報關鍵氣像要素的時長超過了10天。根據白磊介紹，全球範圍內最好的物理模型HRES有效預報時長為8.5天，而“風烏”基於再分析數據達到10.75天，“可以說'風烏'的有效預測期已經超過了以往最好的物理模型」。

根據上海AI實驗室方面介紹，「風烏」在80%的評估指標上超越Google旗下DeepMind發布的氣像大模式GraphCast。在預報精準度方面，相較於GraphCast，「風烏」的10天預報誤差降低10.87%，相較於傳統的實體模型，誤差降低19.4%。

可用來對極端天氣的預報

對於極端天氣，AI大模型有沒有更好的解決方法？根據《環球時報》了解，上海AI實驗室正探索運用「風烏」對颱風等極端天氣進行預報，目前已取得一定成果。在剛剛過去的2023世界人工智慧大會上，白磊表示，「風烏」基於業務初始場對今年的「瑪娃」颱風進行了準確的軌跡預報。

「這就說明，雖然近年來極端天氣頻現，但整個大氣層的底層規律還是相似的，其中一些共性規律可以被AI發現並學習到。」白磊表示。不過，目前仍需要針對氣象變化的情況對模型進行微調，不斷運用更多數據提高演算法的有效性，有針對性地改進模型，以進一步提高其對極端天氣的預報能力。

白磊認為，AI用於氣象預測仍有很大提升空間，「解析度還可以提升，例如之前可以對一個區的天氣進行預測，今後希望精確到一個街道，我們目前正在朝著更精確、更精準的方向努力。 」

應用前景廣闊

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据气象专家介绍，尽管目前市面上有一些产品能够提供未来15天甚至更久的气象预报服务，但10天以上的预报性能还具有很大不确定性，无法达到有效预报的标准。实践表明，结合观测、数值预报和人工智能有助于显著提高数值预报的准确性。“风乌”取得了10.75天的全球气象预报有效性突破，具有巨大的商业应用潜力。

当问及“风乌”大模型会应用到哪些生产生活环节时，欧阳万里表示除了大家平时手机上可以看到的气象预报外，大模型还可应用于产业级的气象预报，服务于农业、海洋、电力等行业。

以电力行业为例，风力发电取决于风力大小，太阳能发电取决于阳光是否充足，而“风乌”大模型可辅助对风速、日照等进行更精准的预测。此外，风乌的预测功能可影响电网消耗和用电调度，同时也受到气象变化的影响。

据团队介绍，在未来，“风乌”AI气象大模型可与传统的物理模型形成互补，凭借其卓越的性能和精度，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报信息，助力天气预报数字化，为农林牧渔、航空航海等各行业及公共安全保障提供有力的支持。

欧阳万里补充说，有时候气象专家可能从两种模型中得到不一样的预测，所以“风乌”可以与物理模型形成互补，提供的信息越多，越有利于对气象的准确预测。他解释称，比如物理模型可能会预告强降雨会发生在某两个区，而人工智能模型预告强降雨会覆盖第三个区域，这时候就可以扩大防灾减灾范围。如果不采取预防措施，损失会很大，而相比之下，防灾减灾的成本很低。”

中国科学院大气物理研究所研究员马柱国长期专注气候变化领域研究，作为气候模型专家，马柱国深知算力、算法与信息数据处理之间的密切关系。在他看来，人工智能进入气象预报和大气物理应用场景中，本质上带来的还是通过算力、算法对大数据等信息进行整合，对模型模式提供更多新的技术支持和方法，继而提升预报准确性和效率，“但不能期待或简单说人工智能将取代传统的主流预测方法，至少目前尚不具备条件”。

以大家耳熟能详的卫星云图为例，马柱国解释称，天气预报中，卫星监测十分有效，能够直观看到云团行进轨迹和速度，一旦用数据化的模式算法取代人工直观观测，实质上带来的改变也是明显的。

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