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光明日报北京7月9日电（记者张蕾）随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化，传统数值预报的瓶颈日益突出，研究者开始挖掘新的气象预报范式，例如使用深度学习方法来预测未来天气。在数值方法应用最广泛的中长期预报领域，现有的AI预报方法精度显著低于数值预报方法，并受到可解释性欠缺、极端天气预测不准等问题的制约。来自华为云的研究人员提出一种新的高分辨率全球AI气象预报系统——盘古气象大模型。作为首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，华为云盘古气象大模型的预报速度是传统数值模式的10000倍以上，能够提供全球气象秒级预报，预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等，可以直接应用于多个气象研究细分场景。
华为云研发团队两年前开始AI气象方向的研究。他们发现，AI气象预报模型的精度不足主要有两个原因：一是现有AI气象预报模型都是基于2D神经网络，无法很好地处理不均匀的3D气象数据；二是AI方法缺少数学、物理的机理约束，在迭代过程中会不断积累迭代误差。为此，团队提出用适应地球坐标系统的三维神经网络处理复杂的不均匀3D气象数据，并且使用层次化时域聚合策略减少预报迭代次数，从而减少迭代误差。基于43年的全球天气数据训练深度神经网络后，盘古气象大模型在精度和速度上全面超越了传统的数值预测方法。
谈到为何选择AI气象预报领域作为突破口，华为云研发团队负责人表示：一方面，气象预报尤其是对暴雨、台风、干旱、寒潮等极端天气的精准预测关乎国计民生；另一方面，气象预测问题非常复杂，AI可以从海量数据中挖掘出新的大气演变规律，在精度和速度上具有相当大的提升潜力。“未来，华为云将联合全球气象机构，继续探索并发挥AI在气象领域的应用潜力，为农林牧渔、航空航海等行业及公共安全领域提供有力的科技支持。”该负责人表示。
《光明日报》（2023年07月10日 08版）
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人工智能助力中长期气象预报随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化，传统数值预报的瓶颈日益突
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