极端天气频发，快速准确的天气预报至关重要。然而，精准预测天气面临极大挑战。借助人工智能（AI），迅速而准确地捕捉雨云的变化趋势，科学家现在能更快、更可靠地预测天气了。
科学家已研发出多款由AI赋能的天气预报模型。这些AI模型不仅革新了天气预报方式，还能助力作出更好的决策，提升了灾难响应效率、增强了电网可靠性。
AI分析天气数据显示优势
精准而快速的天气预报对于农业、航空和灾害管理等多个部门来说都至关重要。
美国科普网站ZME Science的报道指出，传统天气预报依靠数值模型求解复杂的数学方程式，从而模拟大气的变化。但是，要想生成详尽且准确的预测结果，需要强大的算力作为支撑。因此，这些数值模型往往需要在超级计算机上运行。简而言之，传统天气预报是依靠数学方程，通过超算“精算”出来的。
传统的天气预报方法虽然有效，但需耗费大量计算资源和时间，且在预测特殊事件和极端天气时，往往显得力不从心。AI预报应运而生，为天气精准预报带来了新的曙光。
AI凭借其强大的数据分析能力，能迅速处理大量历史和实时数据，从而给出更加精准的预测结果。谷歌旗下“深度思维”公司研发出一款气象预报AI模型GenCast。这款模型在预测准确度方面超过了全球顶尖天气预报模型——欧洲中期天气预报中心的集成模型ENS。GenCast学习了截至2018年的40年气象数据，并预测2019年的天气走势。结果显示，在GenCast预测的1300多个指标中，约97%的预测结果优于ENS。
不仅如此，AI天气预报在速度方面也展现出巨大优势。传统预测模型需花费数小时来运行那些基于大气物理学的复杂算法，而AI模型却能在几秒钟内轻松生成预测结果。比如，GenCast只需短短8分钟就能完成15天的天气预测。无论是常规天气还是极端天气，GenCast都能进行准确分析，显著降低了预测天气所需的计算成本。
多国AI预报模型各有千秋
如今，世界多地的企业和机构都纷纷投身到AI预测天气的热潮中。
去年6月，微软公司发布了其首个用于预测天气的大型大气基础模型“极光”。测试结果显示，“极光”能在不到一分钟的时间内，生成5天的全球空气污染预测和10天的高精度天气预报结果。值得一提的是，“极光”在空气质量预测方面表现出色，能以较小的计算成本，提供与欧洲哥白尼大气监测服务系统相当的预测结果。
英伟达公司也不甘示弱。该公司近日推出了AI天气预报模型CorrDiff。这款模型能将精度从25公里提升至2公里，生成更精细的气象数据，适用于预测台风等极端天气。CorrDiff的性能与现有模型相当，但计算速度提升了22倍，能耗降低到1/3000。
中国华为公司推出的“盘古气象模型”向世界展示了中国在AI天气预报领域的实力。欧洲中期天气预报中心发表的一篇测评论文中指出，盘古气象模型在预测正常天气事件和极端天气事件时的准确度，已能与传统方法相抗衡。
欧洲中期天气预报中心也正式开始运行AI天气预报系统AIFS。AIFS结合机器学习与AI技术，实现了预报速度的极大飞跃，也将单次预报能耗降低到1/1000。在多项关键指标上，AIFS的预测准确度较当前最先进的数值模型提升了20%。
多种方法融合是务实之选
不过，AI预测天气仍有许多需要改进之处。
比如，AI模型虽然能给出预测结果，但无法解释得出这一结果的具体过程。一旦预测结果与实际情况大相径庭，科学家往往需要修改计算方法。
此外，AI虽然在预测台风和低压系统等宏观趋势上游刃有余，但面对每日天气预报的详细需求时，却显得力不从心。
日本气象协会技术战略室主任增田有俊表示，要提高气象预报的准确度，让AI模型与数值预报强强携手是务实的选择。
例如，日本理化学研究所开发出了一种将数值预报和AI技术相结合的系统，专门预测分散性强降雨。他们将实际观测数值和数值预报计算出的数据输入AI模型内。结果显示，在相同准确度下，AI预报结果的时间跨度是单纯数值预报的5倍。
ZME Science在报道中强调，数值模型对于模拟基本大气物理学仍然至关重要，可作为AI系统的强大补充。这两者强强携手能提高天气预报的效率和精确度，同时可降低计算成本。
极端天气频发，快速准确的天气预报至关重要。然而，精准预测天气面临极大挑战。借助人工智能（AI），迅速而准确地捕捉雨云的变化趋势，科学家现在能更快、更可靠地预测天气了。
科学家已研发出多款由AI赋能的天气预报模型。这些AI模型不仅革新了天气预报方式，还能助力作出更好的决策，提升了灾难响应效率、增强了电网可靠性。
AI分析天气数据显示优势
精准而快速的天气预报对于农业、航空和灾害管理等多个部门来说都至关重要。
美国科普网站ZME Science的报道指出，传统天气预报依靠数值模型求解复杂的数学方程式，从而模拟大气的变化。但是，要想生成详尽且准确的预测结果，需要强大的算力作为支撑。因此，这些数值模型往往需要在超级计算机上运行。简而言之，传统天气预报是依靠数学方程，通过超算“精算”出来的。
传统的天气预报方法虽然有效，但需耗费大量计算资源和时间，且在预测特殊事件和极端天气时，往往显得力不从心。AI预报应运而生，为天气精准预报带来了新的曙光。
AI凭借其强大的数据分析能力，能迅速处理大量历史和实时数据，从而给出更加精准的预测结果。谷歌旗下“深度思维”公司研发出一款气象预报AI模型GenCast。这款模型在预测准确度方面超过了全球顶尖天气预报模型——欧洲中期天气预报中心的集成模型ENS。GenCast学习了截至2018年的40年气象数据，并预测2019年的天气走势。结果显示，在GenCast预测的1300多个指标中，约97%的预测结果优于ENS。
不仅如此，AI天气预报在速度方面也展现出巨大优势。传统预测模型需花费数小时来运行那些基于大气物理学的复杂算法，而AI模型却能在几秒钟内轻松生成预测结果。比如，GenCast只需短短8分钟就能完成15天的天气预测。无论是常规天气还是极端天气，GenCast都能进行准确分析，显著降低了预测天气所需的计算成本。
多国AI预报模型各有千秋
如今，世界多地的企业和机构都纷纷投身到AI预测天气的热潮中。
去年6月，微软公司发布了其首个用于预测天气的大型大气基础模型“极光”。测试结果显示，“极光”能在不到一分钟的时间内，生成5天的全球空气污染预测和10天的高精度天气预报结果。值得一提的是，“极光”在空气质量预测方面表现出色，能以较小的计算成本，提供与欧洲哥白尼大气监测服务系统相当的预测结果。
英伟达公司也不甘示弱。该公司近日推出了AI天气预报模型CorrDiff。这款模型能将精度从25公里提升至2公里，生成更精细的气象数据，适用于预测台风等极端天气。CorrDiff的性能与现有模型相当，但计算速度提升了22倍，能耗降低到1/3000。
中国华为公司推出的“盘古气象模型”向世界展示了中国在AI天气预报领域的实力。欧洲中期天气预报中心发表的一篇测评论文中指出，盘古气象模型在预测正常天气事件和极端天气事件时的准确度，已能与传统方法相抗衡。
欧洲中期天气预报中心也正式开始运行AI天气预报系统AIFS。AIFS结合机器学习与AI技术，实现了预报速度的极大飞跃，也将单次预报能耗降低到1/1000。在多项关键指标上，AIFS的预测准确度较当前最先进的数值模型提升了20%。
多种方法融合是务实之选
不过，AI预测天气仍有许多需要改进之处。
比如，AI模型虽然能给出预测结果，但无法解释得出这一结果的具体过程。一旦预测结果与实际情况大相径庭，科学家往往需要修改计算方法。
此外，AI虽然在预测台风和低压系统等宏观趋势上游刃有余，但面对每日天气预报的详细需求时，却显得力不从心。
日本气象协会技术战略室主任增田有俊表示，要提高气象预报的准确度，让AI模型与数值预报强强携手是务实的选择。
例如，日本理化学研究所开发出了一种将数值预报和AI技术相结合的系统，专门预测分散性强降雨。他们将实际观测数值和数值预报计算出的数据输入AI模型内。结果显示，在相同准确度下，AI预报结果的时间跨度是单纯数值预报的5倍。
ZME Science在报道中强调，数值模型对于模拟基本大气物理学仍然至关重要，可作为AI系统的强大补充。这两者强强携手能提高天气预报的效率和精确度，同时可降低计算成本。
3月21日是世界睡眠日，中国主题为“健康睡眠 人人共享”。近日发布的《2023年中国居民睡眠白皮书》显示，我国居民平均睡眠时长6.75小时，平均在零点后入睡，夜间睡眠时长普遍偏短。你是否有睡眠困扰 3月15日，我国一些地区停止居民集中供热。初春时节，乍暖还寒。停暖初期昼夜温差较大，老人、儿童等身体较弱者，可能需要使用电暖气、电热毯等取暖设备，这导致部分家庭近来用电量增加。最近，一款名为 玻璃，是我们日常生活中常见且应用非常广泛的一种材料，如外墙、窗户、杯子、灯饰……但玻璃的应用远不止于此。2024年3月22日14时，由中国下一代教育基金会与中国平安共同主办、科技 记者从中国航天科技集团获悉，3月21日13时27分，长征二号丁运载火箭/远征三号上面级在酒泉卫星发射中心起飞，随后将云海二号02组卫星送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。云海二号02组卫星由中国航 “AI钢铁侠”黄仁勋，又进化了英伟达 作 者丨倪雨晴 2024年，英伟达一年一度的GTC大会已然成为AI界春晚，现场座无虚席，全球AI爱好者翘首以待黄仁勋的独家SOLO。 北京时间3月19日凌晨，GTC终于拉开大幕。英伟达创 联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布的评估报告显示，全球温升预计在2021年至2040年内达到1.5℃。报告指出，自IPCC第五次评估报告发布以来，全球减缓气候变化的政策和法律不断增多，但实施 。本文链接：当AI邂逅天气，精准预报“智慧”升级http://www.sushuapos.com/show-2-11193-0.html
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