预报 - AI在线

谷歌推出 Caravan MultiMet，利用各种气象数据增强水文预报

编辑 | KX大样本水文学致力于解决紧迫的全球挑战，例如气候变化、洪水预测和水资源管理。通过利用不同地区的大量水文和气象信息数据集，研究人员开发了预测与水有关的现象的模型。这有助于保护社区和生态系统免受与水有关的挑战。

上海 AI 气象大模型提前 6 天预测“贝碧嘉”台风登陆浦东，已实现多次精准预测

今天下午，据澎湃新闻报道，上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清教授漆远在接受采访时介绍，从 9 月 10 日晚间“贝碧嘉”台风在西北太平洋洋面上生成起，伏羲气象大模型就一直在跟踪预测它的路径，每 6 小时一次持续预报“贝碧嘉”的移动路径。9 月 10 日 23 时，伏羲气象大模型预测的路径显示“贝碧嘉”将在上海浦东新区登陆。9 月 15 日一早，预测结果进一步调整并正式确认，“贝碧嘉”将极大概率在上海浦东新区正面登陆。漆远表示，“除成功预报此次台风‘贝碧嘉’的移动轨迹之外，从今年汛期降水实时预报结果来看，伏羲大模型

风清、风雷、风顺，中国气象局发布三个 AI 气象大模型系统

感谢中国气象局昨日（6 月 18 日）发布公告，宣布推出“风清”、“风雷”、“风顺”三种 AI 气象大模型系统。全球中短期预报系统“风清”该模型具有大气强物理融入和可解释性，在实现高效计算的同时，可为预测结果提供物理可解释性依据，自动挖掘包括天气系统内在的物理演变。IT之家援引检验结果，该模型全球可用预报天数达到 10.5 天，超过欧美主流气象预报大模型，尤其是在较长预报时效，具有更为明显的优势。人工智能临近预报系统“风雷”该模型将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合，显著提高了公里尺度下 0 至 3 小时雷达回

用 AI 预报未来 0-15 日天气状况，中国气象局发布气象预报大模型示范计划

据《中国气象报》消息，在日前的第七届数字中国建设峰会・数字气象分论坛期间，中国气象局发布了人工智能气象预报大模型示范计划。该计划旨在推进大模型标准规范和有序发展，引导解决预报业务实际难题，促进人工智能气象预报大模型业务的应用转化、准入，打造人工智能技术研发应用的创新生态。示范计划对象为人工智能气象预报大模型，将使用中国气象局提供的实时实况分析数据作为输入场，制作未来 0 至 15 天的气象预报。据悉，示范内容包含高空气象要素、地面气象要素、定量降水预报、台风路径及强度预报、灾害性天气过程预报等 5 类预报产品。上述

AI 预测蝴蝶效应？谷歌最新天气预报模型 SEEDS 登 Science 子刊

新智元报道编辑：Mindy【新智元导读】天气本质上是随机的，为了量化不确定性，传统方法通常需要高昂的成本来物理模拟大量预测。谷歌最新研究登 Science 子刊，用生成式 AI 模型高效生成规模化的天气预报集合，为天气和气候科学开辟了新的机会。1972 年 12 月，在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上，麻省理工学院气象学教授埃德・洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的扇动是否会在得克萨斯引发龙卷风？」的演讲，这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。在他 1963 年的一篇论文中，他发现在时间积分与数值天气预测模型里，即

台式PC上可运行，DeepMind天气AI以0.25°分辨率预测全球10天内数百个天气变量，仅1分钟

编辑 | 萝卜皮全球中期天气预报对于许多社会和经济领域的决策至关重要。传统的数值天气预报使用增加的计算资源来提高预报精度，但无法直接使用历史天气数据来改进基础模型。Google DeepMind 团队介绍了「GraphCast」，一种直接从再分析数据训练的基于机器学习的方法。它可以在一分钟内以 0.25° 的分辨率预测全球 10 天内的数百个天气变量。研究人员用 1380 个验证目标进行了测试，GraphCast 在 90% 的验证目标中显著优于当前最准确的操作确定性系统，其预测支持更好的严重事件预测，包括热带气旋

超强性能，提前24h准确预测，谷歌团队发布新的天气预测模型MetNet-3

编辑 | ScienceAI预测降水、温度和风等天气变量对于社会生产生活至关重要。随着更多的极端天气出现，比如洪水、干旱和热浪等，准确的预报对于准备和减轻其影响尤为重要。未来的前 24 小时很关键，因为它们具有高度可预测性和可操作性，可以帮助人们及时做出明智的决策并保证安全。深度神经网络为天气条件建模提供了另一种范例。一旦数据可用，神经模型就能在不到一秒的时间内做出预测，并且具有非常高的时间和空间分辨率，以及直接从大气观测中学习的能力。使用大气观测、最高保真度和最低延迟数据训练的神经模型，与最先进的概率数值天气预报

华为基于AI「盘古气象」登Nature！比全球最好的数值天气预报系统IFS快10000倍以上

编辑 | 子罗天气预报早已融入人们的生活，但天气预报的数据从何而来，如何提高其准确性，AI 如何发挥其作用？天气预报是科学计算的重要应用，旨在预测未来的天气变化，特别是极端天气事件。目前，最准确的预报系统是数值天气预报（NWP）方法，它将大气状态表示为离散网格，并数值求解描述这些状态之间转变的偏微分方程。然而，这个过程的计算成本很高。最近，基于 AI 的方法已将天气预报速度提高几个数量级，但预报精度仍然明显低于数值天气预报方法。今年 4 月份，上海人工智能实验室发布「风乌」大模型，全球气象有效预报时间首破 10天。