华为“盘古”何以十秒预报全球七日天气.docxVIP免费优质

“”华为盘古何以十秒预报全球七日天气天气预报是研究大气系统演变的重要科学手段，同时对社会发展和国家战略至关重要。它带来的经济效益和社会价值巨大。在世界范围内，天气预报所贡献的经济效益高达1620亿美元，至少占全球GDP的0.185%。在中国，约40%的GDP受到天气和气候的影响，尤其在农业生产中，天气预报的作用更为突出。近年来，全球气候变暖加剧，极端气象灾害频发，给人类生产生活带来巨大挑战。普及早期预警机制，不仅每年可避免高达130亿美元的财产损失，更能拯救无数生命。传统天气预报的历史、原理和瓶颈数值天气预报理论源于上世纪初。1904年，挪威科学家Bjerknes便提出通过数学物理方程来预测天气，但因算力不足难以实践。1922年，英国气象学家Richardson动员大量人力，历经6周，以手工纸笔的方式完成了首次6h“”预报。1950年，美国气象学家Charney首次利用电子计算“”机，仅花费24h便完成了24h的预报，在气象学界引起巨大轰动。随着计算机性能提升，数值天气预报逐步成熟，预报时长延长至5—7天，分辨率也从数百公里精细至几公里。数值天气预报的基本原理在于，首先将雷达、卫星等观测资料，形成网格化的温度、气压、湿度、风速等气象变量，并通过求解大气动力学方程模拟其未来演变。数十年来，科学家们不断完善复杂的偏微分方程系统，力求更准确地描述大气的变化动态。近年来，数值预报方法在精度和速度上遭遇瓶颈。精度提升缓慢，时效性平均每十年才提升一天。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数据显示，2012—2022年间，多个气象要素的3—7天预报误差减少不到5%，原因是偏微分方程的误差累积和观测数据的不完整和不准确性。同时，天气预报对计算资源的消耗巨大，需要超级计算机持续不断地运算才能满足实际需求，使许多欠发达国家难以建立自己的数值预报系统。人工智能大模型让天气预报越来越准人工智能技术的飞速发展，深刻改变了人们的生产和生活。当传统数值预报面临挑战时，人们好奇人工智能能否用于天气预报，并超越传统方法？2023年7月，我国科研团队给“出了积极回应。华为云计算技术有限公司田奇团队开展的盘”古气象大模型项目，采用适配地球坐标的三维神经网络与层次化时域聚合策略，实现了精准的全球中期气象预报。经过全球天气再分析数据训练，该模型能准确预报7天内多层气象要素等，相比全球领先的ECMWF系统，预报时效提高约0.6天，热带气旋路径预报误差降低25%。该模型仅需10秒即可完成全球7天预报，计算速度提升万倍以上。这一成果入选了2023“”年度中国科学十大进展。他们在《自然》杂志上“发表论文，提出了可用于全球中期气象预报的盘古气象大模”型，不仅首次超越了传统数值预报的精度，还在台风路径预报上表现卓越。盘古气象大模型基于深度学习理论，不同于传统数值预报：不依赖于大气动力学方程，而是构建深度神经网络，将历史上的气象数据作为训练资料，对神经网络进行调优。田奇团队率先意识到这类方法的巨大潜力，构建了适用于全球高分辨率中长期天气预报的三维神经网络大模型。该模型应用三维transformer—网络架构，采用经典的编码器解码器设计模式，并引入地球位置先验和层次化时域聚合策略，有效地提升了训练效率，降低了推理功耗。团队用1979—2017年全球再分析数据训练盘古气象模型，并在2018年数据上进行了详尽的测试。整个训练过程在192块GPU上耗时约两个月，训练资料超60TB。实验结果显示，盘古在数值天气预报领域展现出惊人的性能，当以再分析数据作为输入时，其精度甚至超越了公认最精确的传统数值预报模型，即欧洲气象中心的集成预报系统（IFS）。它仅需10秒即可完成全球7天高分辨率数值天气预报，推理速度提升了万倍以上，而计算功耗则降低了十万倍以上。盘古气象大模型的优势，主要体现在这些方面。一是在确定性天气预报方面。盘古气象大模型在2018年ERA5数据测试中，在温度、气压、湿度、风速等气象变量上，预报精度均超越IFS，增加预报时效0.6天，成为首个超越IFS的人工智能模型。二是在极端天气预报方面。盘古气象大模型基于其预测的平均海面气压（MSLP）变量，通过迭代算法，能够精确预测未来一段时间内每6h的台风眼...