风乌气象大模型准确预报“杜苏芮”路径，24小时误差仅38.7公里
这才是属于大模型最该“炫”的才华，
也是人类最需要的AI才华。
今年第5号台风“杜苏芮”于昨天28日9时55分在福建晋江沿海登陆，登陆时中心附近最大风力15级。
上海人工智能实验室基于原创研发的风乌气象大模型对台风路径进行预测，实现了准确预报，风乌的预报路径在24小时和120小时的精准度优于欧美权威机构。
准确性超过国际权威机构
近日，在中国气象局的支持下，上海人工智能实验室与国家气象中心、上海市气象局合作，完成了风乌气象大模型业务部署实时试运行工作，并针对今年两次登陆台风“泰利”“杜苏芮”开展对比试验评估，风乌显示出较强的业务应用潜力，为台风预报预警提供了有力技术支撑。
基于7月21日至27日多个起报时刻预报路径及台风实际路径对比，风乌提前24小时误差值为38.7公里，精确度优于气象预报国际权威机构欧洲中期气象预报中心的54.11公里，美国国家环境预报中心的54.98公里。
提前120小时预报数值对比显示，风乌误差值为121.4公里，明显优于欧洲中期气象预报中心的293.8公里以及美国国家环境预报中心的826.5公里。
此前，今年首个登陆我国的台风“泰利”先后于7月17日和7月18日在广东湛江和广西北海两次登陆。风乌提前12小时预测路径较“泰利”实际路径差值仅为35公里。
今年4月，上海人工智能实验室联合多家机构发布全球中期天气预报大模型风乌，首次实现了在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报。“风乌”取名自秦汉时期的“相风铜乌”，这是世界上最早的测风设备。基于多模态和多任务深度学习方法，风乌突破了传统预报方法瓶颈并获得对气象数据关系的强大拟合能力。而对比实际路径，风乌也表现出准确模拟台风等复杂大气活动规律的能力。
将台风预报的不确定性降低
台风预报从来都不是一件容易的事情。
“杜苏芮”本身就很特殊，一路上拐了多个直角弯。此前，中央气象台专家在分析“杜苏芮”的情况时坦言，“杜苏芮”移动路径不确定性大，具体登陆位置很难确定，强度变化也需要再三分析。而回顾历史，存在不少路径较为曲折的台风，有的甚至可以用“贪吃蛇”般的走位来形容，这给台风预报带来了很多不确定性。
我国濒临的北太平洋西部海区，每年发生的台风数超过全球总数的三分之一。应急管理部发布的数据显示，2021-2022年间，共有9个台风在我国登陆，造成直接经济损失达186.2亿元人民币。
毫无疑问，台风预报路径越准确，相关地区的防范措施越及时、有效，台风对人的伤害就会越小。从经济角度来看，已有研究表明，对于单个登陆中国的台风而言，24小时路径预报误差每减小1公里，可减少因灾直接经济损失约0.97亿元。
不过，减少台风预报的不确定性是一个长期且缓慢的过程——囿于气象观测的准确度，大气系统中物理过程的复杂性，以及求解大气模型所需资源规模巨大，全球中期天气预报的有效性每10年才提高1天。相关气象机构的评估结果还表明，台风路径预报误差的减小趋势在近几年明显减缓。
推动全球气象预报能力提升
那么，台风路径预报是否已接近可预报性极限？还有没有方式可以提高台风预报的准确性？变化悄然发生——AI气象大模型预报已经展现出超过传统的数值天气预报之势。
所谓数值天气预报，是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
然而，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：一方面，传统数值预报对算力的消耗非常大；另一方面，复杂的参数化物理模型始终是不完备的。
近年来，科研人员开始尝试引入AI大模型来开展气象预报。实践证明，将观测与数值预报和人工智能相结合，可有效提升数值预报的准确性。由于不需要通过复杂的物理系统仿真，AI气象预报模型突破了传统预报方法的计算瓶颈，因此能够高效地进行预报和集成。
大模型之“大”，当在人力不可及的范畴去挥洒AI的力量。上海人工智能实验室研发人员表示，在科研中得到了来自气象和气候专家的大力支持，为AI学者读懂气象提供了不可或缺的支持，而模型输入数据更是靠气象专家常年累月的付出获得，基于此研发人员才能设计模型，让模型能读懂气象数据。
今年第5号台风“杜苏芮”刚刚登陆，第6号台风“卡努”则已在菲律宾以东洋面上生成。“未来，上海人工智能实验室将与气象部门合作开展风乌本地化模型构建与业务试验，持续探索人工智能与气象监测、气象预报在不同行业的应用，推动全球气象预报能力提升。”研发人员表示。
作者：郜阳（新民晚报·鹦鹉螺工作室）
图片：采访对象 东方IC
编辑：Amy 唐梦葭
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