二次革命？阻止春运回家的恶劣天气，AI如何预测

随着时间的推移，我们似乎正在经历着一场复杂的春运天气，这可能要归因于2009年以来前所未有的天气条件。近期，我国中东部地区出现了持续大范围雨雪冰冻天气，而更糟糕的是，这种现象并不是个例。近年来，异常高温、海啸、台风（飓风）、洪水、冰雹等极端天气也频频出现，对人们的经济生活造成了巨大的负面影响。

在这种背景下，如何及时、准确地预测短时和未来的天气状况，已成为科学家们试图努力攻破的重要课题之一。现在，随着人工智能（AI）大模型的不断发展，大型AI气象预测模型（Large AI Weather forecast Model，LWMs）已经成为中程天气预测的关键组成部分。这些模型在预测极端天气事件方面的表现已经超过了传统数值天气预报。

其中表现亮眼的AI模型包括华为的盘古气象（Pangu-Weather）、Google DeepMind的GraphCast，以及FengWu和FuXi AI等。这些AI模型之所以如此强大，是因为它们能够深入挖掘天气数据中的复杂关系和模式。更精准地捕捉和模拟大气中的微小变化是这些AI模型的一个显著优势。

此外，这些AI模型还展现了强大的泛化能力。它们不仅能够精确地预测过去出现的天气情况，还能在未来的未知条件下进行可靠的预测。这依赖于模型对于不同时间尺度和空间尺度的深刻理解，使其能在极端天气事件预测中起到重要作用。

值得一提的是，这些AI模型在处理复杂的气象数据时也采用了先进的计算架构，如图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）和Transformer模型。这些先进的计算架构使得AI模型能够更好地处理复杂的气象数据，以及数据之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。通过多层次、多尺度的学习，模型能够更全面地理解大气系统的运行机制，为准确的天气预测奠定了基础。

在全球范围内，AI正在引领一场天气预报的革命。传统数值天气预报模型通常需要大量计算资源，而AI模型利用GPU或TPU大大提高了计算效率。这使得我们可以构建高分辨率的集合预报，大幅度超越了传统模型的局限。同时，这些AI模型的用户友好性和开源特性，使个人用户能够在个人电脑上轻松进行定制天气预报，使信息的传播变得更加高效便捷。

以FengWu-GHR模型为例，它成功解决了高分辨率训练数据的缺乏和过于平滑的预测问题。它被认为是第一个基于机器学习的全球最高分辨率数值天气预报模型。它采用了一种新颖的方法，即从一个预训练的低分辨率模型中继承先验知识。这个策略为高分辨率的天气预测模型提供了宝贵的启示，实现了先进模型之间的信息传递，为高分辨率预测提供了新的可能。

此外，为了更好地捕捉小尺度天气现象，FengWu-GHR引入了区域增强模拟（RES）模块。这一模块通过分解和组合式迁移学习，对局部的注意力机制进行操作，从而提高对小尺度天气模式的感知能力，进一步提高了高分辨率预测的技能得分。同时针对长导向预测中可能出现的误差累积问题，FengWu-GHR引入了低秩适应（LoRA）方法。这一方法独立地微调每个预测步骤的参数，确保了在微调的同时保持先前训练参数的完整性，有效地解决了以往方法中存在的一些限制。

然而在实践中我们也意识到，尽管AI模型在全球海洋波浪预测中取得了显著的成功，但仍存在一些挑战需要克服。比如在全球海洋波浪预报中，对极端海洋波浪的预测仍然存在较大的误差空间。但是值得一提的是，针对台风引起的大波浪的预测中，ViT模型表现出了出色的性能。

总的来说，尽管AI模型在全球海洋波浪预测中取得了显著的成功，但在未来它将成为天气预报的重要组成部分的同时也面临着一些挑战。比如数据质量控制和同化、集合预报可靠性以及如何有效设计与AI模型特性物理法则相一致的初值扰动方案等问题都需要我们进一步研究和解决。尽管如此，我们依然期待看到更多关于AI预测天气的最新研究结果，共同见证这场天气预报的科技变革。