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時至今日，人工智能早已在眾多領域生根發芽。天氣的精準預測，一直以來都是人們夢寐以求的終極夢想。盡管這些年大數據的發展，讓天氣預報越來越準確；但天有不測風雨，天氣預報仍有改進的地方。

這不，2023年7月5日的最新Nature上，就發布了兩篇有關天氣預報的文章，分別來自華為云和清華大學。接下來，就讓我們一探究竟吧。

1. 華為云：利用三維神經網絡進行精確的中期全球天氣預報

天氣預報，對科學和社會都很重要。目前，最精確的預報系統是數值天氣預報(NWP)方法，該方法將大氣狀態表示為離散網格，并用數值方法求解描述狀態之間轉換的偏微分方程。

然而，這個過程在計算上是昂貴的。最近，基于人工智能的方法已經顯示出將天氣預報速度提高幾個數量級的潛力，但預測精度仍明顯低于NWP方法。

在此，來自華為云的Qi Tian等研究者介紹了一種基于人工智能的方法，可用于準確的中期全球天氣預報。研究者表明，配備了地球特定先驗的三維深度網絡，在處理天氣數據中的復雜模式方面是有效的，并且分層時間聚合策略減少了中期預報的累積誤差。

與歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的全球綜合預報系統NWP系統相比，研究者的panu -Weather程序在39年的全球數據訓練下，在所有測試變量的再分析數據上獲得了更強的確定性預報結果。研究者的方法也適用于極端天氣預報和集合預報。再分析數據初始化后，對熱帶氣旋的跟蹤精度也高于ECMWF-HRES。

相關論文以題為“Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks”于2023年07月05日發表在Nature上。

圖1. 網絡訓練和推理策略

圖2.?Panu-Weather在ERA5數據的確定性預報中，比運行中的IFS和FourCastNet產生更高的準確性

圖3. 預測結果的可視化

圖4.?Panu-Weather在氣旋早期追蹤方面比ECMWF-HRES更準確

圖5. Panu-Weather天氣的整體預報結果

據悉，這是繼5月2日百度公司以第一單位在Nature上發表文章以來，這是中國又一家科技公司以第一通訊單位在Nature上發文。

由此可見，我國的科研水平的確是在穩步上升，發頂刊已不僅僅是科研院所的頂配，也將逐漸成為中國高科技公司的爭奪場地。

2. 利用NowcastNet對極端降水進行熟練的臨近預報

極端降水是造成氣象災害的一個重要因素，因此非常需要通過高分辨率、長提前期和當地細節的熟練臨近預報，來減輕其社會經濟影響。

目前的方法受到模糊、耗散、強度或位置誤差的影響，基于物理的數值方法難以捕捉關鍵的混沌動力學，如對流起始，數據驅動的學習方法無法遵守內在的物理定律，如平流守恒。

在此，來自美國加州大學伯克利分校的Michael I. Jordan & 清華大學的龍明盛&王建民等研究者提出了一種極端降水的非線性近播模型NowcastNet，它將物理演化方案和條件學習方法統一到一個具有端到端預測誤差優化的神經網絡框架中。

基于美國和中國的雷達觀測，研究者的模式產生了物理上可信的降水臨近預報，在2048公里× 2048公里的區域內具有明顯的多尺度模式，提前時間可達3小時。在62位來自全國各地的專業氣象學家的系統評估中，研究者的模型在71%的案例中排名第一。

NowcastNet提供了小到強降雨率的精確預報，特別是對伴隨平流或對流過程的極端降水事件，這些事件以前被認為是難以處理的。相關論文以題為“Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet”于2023年07月05日發表在Nature上。

圖1.?極端降水臨近預報的NowcastNet

圖2. 始于2021年12月11日的降水事件的案例研究，美國東部出現了大對流細線和龍卷風爆發

圖3.?中國江淮地區一次始于2021年5月14日的降水事件的案例分析，有幾個對流單體和紅色暴雨預警

圖4. 氣象學家對美國和中國數據集的評價和定量評價

作者簡介

龍明盛，清華大學軟件學院長聘副教授，博士生導師，機器學習研究組負責人，國家優秀青年科學基金獲得者，入選北京市科技新星。2008和2014年從清華大學獲得學士和博士學位，2014-2015年在加州大學伯克利分校擔任博士后。

主要從事機器學習理論與算法方面的科研工作，專注于遷移學習、深度學習、科學學習及其在人工智能和系統軟件中的應用。以第一/通訊作者發表CCF-A類期刊和會議論文70余篇，其中機器學習三大會議ICML/NIPS/ICLR論文30余篇，谷歌學術引用超過20000次，代表性論文單篇引用超過4000次，入選最具影響力論文3篇。擔任TPAMI/AIJ/TMLR編委、ICML/NIPS/ICLR領域主席。獲得清華大學優秀博士學位論文、中國人工智能學會優秀博士學位論文、中國知網最具影響力博士學位論文、IJCAI-FTL時間檢驗獎、教育部技術發明一等獎、北京市科技進步一等獎、AI 2000機器學習領域高影響力學者獎等。所指導的本科生獲清華大學特等獎學金2人，指導/聯合指導的研究生獲中國計算機學會優秀博士學位論文1人、清華大學特等獎學金2人、清華大學優秀博士學位論文2人、清華大學優秀碩士學位論文5人。體系化講授《深度學習》《機器學習》《人工智能導論》等課程，獲清華大學年度教學優秀獎。

文獻信息

Bi, K., Xie, L., Zhang, H.?et al.?Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks.?Nature?(2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06185-3

Zhang, Y., Long, M., Chen, K.?et al.?Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet.?Nature?(2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06184-4

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4

https://www.thss.tsinghua.edu.cn/faculty/longmingsheng.htm

原創文章，作者：Gloria，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/11/bab1bf3a64/

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