來源：環球時報
【環球時報報道 記者 趙瑜莎】近期全球出現一系列極端天氣，嚴重危及人類生産生活，各國對于更加精準、高效的中長期天氣預報的需求不斷提升。近日，上海人工智能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、中國科學院大氣實體研究所及上海中心氣象台釋出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大模型将如何改變天氣預報。
精度、時效全面領先
據《環球時報》記者了解，上海人工智能實驗室AI for Earth聯合團隊基于多模态多任務的深度學習方法建構了“風烏”大模型。由于不需要通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，是以能夠高效地進行預報和內建。同時AI對氣象資料關系的強大拟合能力使其有潛力突破傳統數值模式預報中的性能瓶頸。
據上海人工智能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裝置。
氣象預報是非常複雜的系統，從國家的風雲衛星、氣象站等收集資料，到資料整理、品質控制，之後再到大氣同化，即對資料進行處理，并根據預報模型的需求建立大氣狀态，最後才是預報和後處理。
上海人工智能實驗室青年科學家白磊向《環球時報》記者介紹，“風烏”模型主要聚焦于其中的預報環節，利用大氣再分析得出的資料來訓練“風烏”，繼而得到更加準确的天氣預報。
“風烏”大模型對大氣同化提供的要素，比如風速、溫度、濕度等，運用人工智能進行分析，用于預測未來的天氣。“人工智能能夠利用過往的氣象要素，如溫度對未來天氣進行預測，并獲得較好的預測結果。”歐陽萬裡解釋道。
如何提高天氣預報的時效和準确度，一直是業内的重點課題。随着近年全球氣候變化加劇，極端天氣頻發，各界對天氣預報的時效和精度的期待更是與日俱增。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。由于氣象觀測的準确度、大氣系統中實體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。
歐陽萬裡稱，“風烏”大模型的領先性在于它對關鍵氣象要素的有效預報時長達到10天以上。據白磊介紹，全球範圍内最好的實體模型HRES有效預報時長為8.5天，而“風烏”基于再分析資料達到10.75天，“可以說‘風烏’的有效預測期已經超過了以往最好的實體模型”。
據上海AI實驗室方面介紹，“風烏”在80%的評估名額上超越谷歌旗下DeepMind釋出的氣象大模型GraphCast。在預報精度方面，相比GraphCast，“風烏”的10天預報誤差降低10.87%，相比于傳統的實體模型，誤差降低19.4%。
可用于對極端天氣的預報
對于極端天氣，AI大模型有沒有更好的解決辦法？據《環球時報》了解，上海AI實驗室正探索運用“風烏”對台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世界人工智能大會上，白磊表示，“風烏”基于業務初始場對今年的“瑪娃”台風進行了準确的軌迹預報。
“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發現并學習到。”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，不斷運用更多資料提高算法的有效性，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用于氣象預測仍有很大提升空間，“分辨率還可以提升，比如之前可以對一個區的天氣進行預測，今後希望精确到一個街道，我們目前正在朝着更精确、更精準的方向努力。”
應用前景廣闊
據氣象專家介紹，盡管目前市面上有一些産品能夠提供未來15天甚至更久的氣象預報服務，但10天以上的預報性能還具有很大不确定性，無法達到有效預報的标準。實踐證明，将觀測與數值預報和人工智能相結合，可有效提升數值預報的準确性。“風烏”首次将全球氣象預報的有效性提高到10.75天，具有很大的業務應用價值。
當問及“風烏”大模型會應用到哪些生産生活環節時，歐陽萬裡表示除了大家平時手機上可以看到的氣象預報外，大模型還可應用于産業級的氣象預報，服務于農業、海洋、電力等行業。
以電力行業為例，風力發電取決于風力大小，太陽能發電取決于陽光是否充足，而“風烏”大模型可輔助對風速、日照等進行更精準的預測。此外，氣象變化會影響電網的消耗以及對用電的排程，“風烏”的預測功能在其中也能起作用。
據團隊介紹，在未來，“風烏”AI氣象大模型可與傳統的實體模型形成互補，憑借其卓越的性能和精度，為生産生活提供更準确、更實用的天氣預報資訊，助力天氣預報數字化，為農林牧漁、航空航海等各行業及公共安全保障提供有力的支援。
歐陽萬裡補充說，有時候氣象專家可能從兩種模型中得到不一樣的預測，是以“風烏”可以與實體模型形成互補，提供的資訊越多，越有利于對氣象的準确預測。他解釋稱，比如實體模型可能會預告強降雨會發生在某兩個區，而人工智能模型預告強降雨會覆寫第三個區域，這時候就可以擴大防災減災範圍。“因為相比之下防災減災的成本是小的，但如果沒有預防措施，損失将會很大。”
中國科學院大氣實體研究所研究員馬柱國長期專注氣候變化領域研究，作為氣候模型專家，馬柱國深知算力、算法與資訊資料處理之間的密切關系。在他看來，人工智能進入氣象預報和大氣實體應用場景中，本質上帶來的還是通過算力、算法對大資料等資訊進行整合，對模型模式提供更多新的技術支援和方法，繼而提升預報準确性和效率，“但不能期待或簡單說人工智能将取代傳統的主流預測方法，至少目前尚不具備條件”。
以大家耳熟能詳的衛星雲圖為例，馬柱國解釋稱，天氣預報中，衛星監測十分有效，能夠直覺看到雲團行進軌迹和速度，一旦用資料化的模式算法取代人工直覺觀測，實質上帶來的改變也是明顯的。