ai预测未来天气，天气预报能预测未来多少天的天气

据伦敦研究所称，谷歌DeepMind的新人工智能模型是世界上最准确的10天全天气预报系统。

该模型名为GraphCast，承诺以“前所未有的准确性”提供中期天气预报。今天发布的研究表明，GraphCast比天气建模行业标准HRES更准确、更快速。

该系统还能比以往更预测未来的极端天气事件。

这些见解由ECMWF（欧洲中期天气预报中心）进行了分析，该中心是制定HRES的政府间组织。

GraphCast的实时版本已部署在ECMWF网站上。9月，系统提前约9天准确预测飓风李将在新斯科舍省登陆。

相比之下，传统的预报方法只能提前六天左右关注新斯科舍省。它还对登陆发生的时间和地点提供不太一致的预测。

有趣的是，GraphCast无需任何培训即可识别危险天气事件。当与简单的气旋跟踪器集成时，该模型比HRES方法更准确地预测气旋运动。

此类数据可以拯救生命和生计。随着气候变得更加极端和不可预测，快速而准确的预测将为灾难规划提供越来越重要的见解。

ECMWF机器学习协调员MatthewChantry认为他的行业已经达到了拐点。

特里在一份新闻稿中表示“为了创造可靠的运营产品，可能还有更多工作要做，但这可能是一场革命的开始。”

他补充说，世界气象组织此前曾预测，人工智能与物理学结合时将最有用。但最近的突破表明机器学习也可以直接预测天气。

GraphCast的工作原理

传统的天气预报基于复杂的物理方程。然后将它们应用于超级计算机上运行的算法。

这个过程可能很困难。它还需要专业知识和大量的计算资源。

GraphCast利用其他技术。该模型将机器学习与图神经网络(GNN)相结合，这是一种处理空间结构化数据的出色架构。

该系统接受了数十年天气信息的训练，以了解决定天气变化的原因和影响。

传统方法也被纳入其中。ECMWF为GraphCast提供了近40年的气象再分析训练数据，包括卫星、雷达和气象站监测。

如果观测结果存在空白，基于物理学的预测方法就会填补它们。结果是地天气的详细记录。GraphCast利用过去的经验教训来预测未来。

GraphCast以025度纬度/经度的空间分辨率进行预测。

为了更直观地理解这一点，想象一下地被分为一百万个网格点。在每个点，模型预测五个地表面变量和六个大气变量。它们一起以3D方式覆盖整个地大气层，包括37层。

这些变量包括温度、风、湿度、降水和海平面压力。这还包括相对于平均海平面的特定位置的每单位质量的重力势能(——)。

测试结果令人印象深刻。GraphCast在1,380名测试对象中的90名上显着优于最准确的操作确定性系统。

这种差异在对流层——中更为明显。对流层是地大气层的最低层，也是大多数天气现象发生的地方。在该地区，GraphCast在997个未来天气测试变量上的表现优于HRES。

GraphCast也非常高效。在GoogleTPUv4系统上，10天的预测只需不到一分钟即可完成。

相比之下，现有方法在拥有数百台计算机的超级计算机上可能需要数小时的计算时间。

人工智能在天气预报中的未来

尽管初步结果令人鼓舞，但GraphCast可以从进一步的改进中受益。例如，在气旋预报中，该模型在跟踪其运动方面是准确的，但在测量其强度方面效果较差。

Gentry有兴趣看看它可以改进多少。

“目前，GraphCast和机器学习模型在这一领域仍然落后于物理模型，我们希望这将是一个需要进一步改进的领域，但这表明这仍然是一项新兴技术，”他说。

由于DeepMind开源了其模型代码，因此这些改进现在可以来自任何地方。现在，世界各地的组织和个人都可以尝试GraphCast并添加自己的改进。

讽刺的是，潜在的应用是不可预测的。例如，这些预测可以提供有关可再生能源生产和空中交通路线的信息。但它也可以应用于您可能想象不到的任务。

谷歌DeepMind研究总监PeterBattaglia表示“天气预报有很多下游用例。”“而我们并不知道这一切。”

一、天气预测原理？

天气预报是指通过观测、收集、分析各种天气资料，预测未来一定时期内的天气状况。天气预报的原理主要包括以下几个方面

1-统计方法通过分析过去的数据，找到气象现象之间的统计关系，预测未来的天气。例如，降水概率的预测依赖于历史降水数据和降水类型。

2-物理模型天气预报一般采用基于物理原理的数值天气预报模型。这些模型可以捕捉自然的复杂运动和相互作用，例如大气和海洋。气象学家建立数学模型来描述这些现象，并使用计算机对它们进行数值求解。

3-机器学习和人工智能随着计算机技术的发展，机器学习和人工智能技术开始应用于天气预报领域。这些方法允许您从大量历史数据中自动提取特征并构建预测模型。与传统物理模型相比，机器学习方法可以更好地处理非结构化数据，提高预测精度。

4-超级计算能力天气预报需要处理大量数据和复杂的物理过程。超级计算机可以提供强大的计算能力来支持气象学家进行数值模拟和数据分析。

5、大气监测观测实时天气监测观测数据是天气预报的重要依据。这些数据可以从多个维度收集陆地、高空、海洋和卫星。气象站和气象卫星等设备可以帮助收集大量数据，为天气预报提供丰富的信息来源。

值得注意的是，天气预报存在一些不确定性。随着技术的不断进步，天气预报的准确率正在逐步提高，但准确率仍然无法达到100%。因此，在实际应用中，天气预报通常作为参考和预警信息，帮助人们提前做好准备。

天气预报的发展经历了从定性预报、技术预报到数字预报、网格预报的过程。

例如，韩国气象厅最初发布的城市天气预报仅包括2400多个城镇的气象现象、最高气温、最低气温、风速和风向预报。预测的空间精度不够高。

1-EC数值预报模型是常用的天气预报模型。2-EC数值预报模型是由欧洲中期天气预报中心开发的，根据大气动力学原理和数值计算方法，通过物理和化学数值模拟来预测未来几天的天气状况。大气过程。3-EC数值预报模型精度高、可靠性高，可以提供全范围内的天气预报信息。它不仅可以预测气温、降水等基本气象要素，还可以预测风速、风向、云量等更为详细的气象参数，在天气预报、农业生产、交通运输等领域具有重要的应用价值。

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