“风清”“风雷”气象大模型:中国气象预报迈入AI时代

中国自主研发“风清”“风雷”气象大模型,提升极端天气预报能力,引领全球气象预报进入AI时代。

原文标题:人民日报头版报道“风清”“风雷”气象预报大模型

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

2024年12月26日,人民日报头版报道了中国气象局与清华大学联合研发的“风清”和“风雷”两大人工智能气象预报大模型。
“风清”大模型是一个全球中短期预报系统,它融合了大气物理特性,并具有可解释性。其全球可用预报天数已超过10.5天,超越了欧美主流气象预报大模型,尤其在较长预报时效上优势明显。自2024年9月投入业务化运行以来,已在台风、高温、寒潮等极端天气预报中得到应用并展现出显著优势。
“风雷”大模型则是一个人工智能临近预报系统,它结合了数据驱动和物理驱动两种科学范式,显著提高了公里尺度下0至3小时雷达回波的预报能力。该模型将物理模型和人工智能模型有机融合,实现了预测准确性和细节丰富性的突破。它能够在3分钟内生成未来3小时的雷达回波外推产品,强回波预报技巧提升25%。经评估,在极端降水临近预报上的表现甚至超过了美国最新一代的数值天气预报模型。自2024年9月业务化运行以来,已在多次强对流极端降水过程中发挥了重要作用。

怜星夜思:

1、“风清”和“风雷”除了预报时长不同,还有什么其他的区别?它们各自更适用于哪些场景?
2、文章提到“风清”“风雷”模型在国际上处于领先地位,那它们相比于传统的数值预报模式有哪些优势?
3、这两个模型的研发对于未来的气象预报和防灾减灾有什么意义?

原文内容

NEWS

2024年12月26日,人民日报头版刊载了《谱写气象强国建设新篇章》,报道了中国气象局与清华大学联合研发的“风清”“风雷”人工智能气象预报大模型。

人民日报头版报道“风清”“风雷”大模型

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视气象工作,习近平总书记就气象工作和防灾减灾救灾工作作出了一系列重要指示。党的二十届三中全会《决定》提出,“提高防灾减灾救灾能力”“完善适应气候变化工作体系”。
2023年7月,国家气象中心、国家气象信息中心与清华大学软件学院举行“气象预报大模型”战略合作会议,启动联合攻关。基于王建民、龙明盛团队2017年以来在人工智能气象预报方面的技术积累,综合国内气象大模型发展并对标国际前沿进展,在大模型预报核心技术、预报精准程度上寻求突破,构建了“风清”大模型和“风雷”大模型并实现了业务化应用。

“风清”大模型

人工智能全球中短期预报系统(“风清”大模型)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。该模型的训练过程紧密结合物理守恒特性,可有效提升长时效预报结果的活跃度。模型采用可扩展的多时效优化策略,可综合考虑未来多天预报的效果,有效延长预报时效,不断提升短中期预报效果。检验结果表明,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上,具有更为明显的优势。2024年9月业务化运行以来,“风清”大模型已在今年的台风、高温、寒潮降温及大风预报中得到应用,并在台风路径预报、短期降水预报中展现出显著优势。

“风雷”大模型

人工智能临近预报系统(“风雷”大模型)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小时雷达回波的预报能力,并实现深度学习与物理规律的无缝隙融合。“风雷”大模型将物理模型的中尺度预测和人工智能的对流尺度预测有机融合,在预测准确性和细节丰富性上实现突破。同时,构建了一套“数据—算力—平台”全流程短临预报系统,能够在3分钟内生成0至3小时逐6分钟的雷达回波外推产品,实现强回波预报技巧提升25%。在美国学者开展的业务检验评估中,“风雷”大模型在极端降水临近预报上的表现超过了美国最新一代的数值天气预报模型。2024年9月业务化运行以来,“风雷”大模型经受住了多次强对流极端降水过程的考验,发挥了气象防灾减灾第一道防线作用。


关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。




新浪微博:@数据派THU

微信视频号:数据派THU

今日头条:数据派THU


二者最大的区别在于预报的目标和精度。"风清"是大尺度天气预报,就像看世界地图,而"风雷"是小尺度、精细化的短临预报,就像看城市街景地图。一个管几天内的整体天气趋势,一个管几小时内的精准降雨预测。

我觉得最大的优势在于AI可以结合更多类型的数据,例如卫星图像、雷达数据等,而传统的数值模式主要依赖于气象观测数据,这就使得AI模型能够更全面地捕捉天气变化的信息。

对于“风清”“风雷”气象大模型的研发,我认为其意义在于能够将气象预报和防灾减灾工作提升到一个新的高度。更精准的预报意味着能够更早地发出预警,为人们争取宝贵的逃生和避难时间,最大程度地减少人员伤亡和财产损失。就像预警地震一样,提前几秒都至关重要。

我觉得可以促进气象预报的个性化定制,比如针对特定区域或人群提供更精准的预报服务,想想以后每个人都能收到专属天气预报,多酷!

说得对,AI模型的长时效预报能力更强,可以预测更长时间的天气变化,而传统的数值模式在长时间预测上误差会累积得比较大。就好比算命,算明天还行,算明年就不准了。

意义重大啊!更精准的天气预报可以帮助我们更好地应对极端天气,减少气象灾害带来的损失,也能为各行各业提供更可靠的气象服务。

“风清”是中短期预报,更倾向于10天左右的全球范围天气预报,例如预测台风路径、寒潮等。而“风雷”是短临预报,主要针对未来几小时内的强对流天气,比如暴雨、雷暴等,它们预报尺度和侧重点都不一样。

传统数值预报依赖于复杂的物理方程,计算成本高,而AI模型可以学习大量数据中的规律,从而提高预报效率和准确性,尤其是在极端天气预报方面。你想想,解方程多慢啊,AI算得多快。

除了预报时长,“风清”更注重全球范围的大气运动,而“风雷”更关注小范围内的强对流天气。打个比方,出门前用“风清”看天气预报决定要不要带伞,开车出门用“风雷”看实时雷达判断要不要绕路避开暴雨区。