天气预报总“骗人”?AI让天有可测风云
2023-07-27 16:13:21来源:蝌蚪五线谱

李蓓蓓、龚昕宇

手机、电脑桌面一角的实时天气情况,我们大概已习以为常,一次点击就可获取此后数日的天气情况。天气预报可精确到每个小时,阴晴雨雪、风向、湿度变化一览无遗。


(资料图)

如此详细的天气预报是怎么给出的呢?

中国天气网发布的气象预报,图源中国天气网

近日《自然》杂志接连刊发两篇天气预报有关文章,先后介绍了我国华为云盘古气象模型和清华大学的NowcastNet模型。这两个模型给天气预报带来怎样的新契机?我们有可能实现“天有可测风云”,获取更精准的天气预报吗?AI、大数据、超算又在其中发挥了什么能量?

7月6日华为云盘古气象大模型登上《自然》杂志,图源:《自然》杂志官网

NO.01天有不测风云

天气影响着人们的日常生活。大约一万年前,人类进入了农业社会,种子的萌发和收获,让人们惊喜地发现:不必再跋山涉水,经营一片土地便可养活一家几口。对“风调雨顺”也就产生了更强的期待。

限于当时认知水平和生产生活方式,风、云、雷电、雪等各种天气现象被蒙上神秘的面纱。古人人为风云变化是上天的旨意,由占卜问天获得天气预报。三千多年前,商王想要外出狩猎,于是卜问是否会有大雨,占卜结果显示没有降雨,于是商王一行人高兴地出发,却在狩猎时被淋成“落汤鸡”。不知道商王有没有发出“天有不测风云”的感慨。

图源网络

虽然古人没有精确的天气预报,但智慧地发现了太阳运动和自然现象发生存在的规律性,创造性地总结了二十四节气和七十二物候以及各种气象谚语。

比如春季的最后一个节气——谷雨,“榖雨之日萍始生,又五日鸣鸠拂其羽,又五日戴胜降于桑。”谷雨意味着寒潮结束,降水量增多,提醒人们要播种了。田里的秧苗和作物刚刚种下,最是需要雨水的滋润,古人认为这一时期“雨生百谷”,故称“谷雨”。

谷雨时节全国春播地图,图源:中国天气

NO.02

天降神器助力

显然,节气、物候这类精度不高的经验式天气预报无法满足人们的生活、生产要求。那么,真正的现代天气预报是如何登上历史舞台的呢?

1854年11月,克里米亚战争期间,英法联军正准备在黑海与俄军决战,可还未开战,一场强风暴的袭击就让联军损失惨重。

随后,巴黎天文台台长勒维耶研究了此次风暴,在收集了大量气象数据后,他绘制了当时的天气图,发现风暴的移动有一定规律。若提前注意到这一现象,此次的失败是可以避免的。于是勒维耶建议组建气象观测网,汇集观测资料,分析制作天气图。1856年,法国组建了世界上第一个正规的天气预报信息服务系统。

风暴袭击海上船只,图源网络

从此,人类进入了天气图时代。现代天气预报就始于这一张张天气图,将同一时间各地气象情况绘制在一张图上,预报员们再对天气发展变化过程加以分析、描述,对未来天气进行预报。

天气图预报法是气象台预报天气的常用方法,并沿用至今。这些天气图为天气规律的发现提供了大量数据,使得利用物理方程和数学计算天气现象和过程成为一种可能。

法国数学家、天文学家、巴黎天文台台长勒维耶,图源网络

不过,绘制天气图做出天气预报的方法极大程度受预报员主观影响,频频出错。怎么做出更理性的天气预报呢?

科学家们认为手握数学和物理两把利刃,一切都是可以计算的。

可是该如何计算呢?这个问题难倒了很多人,直到一对父子——威廉·皮耶克尼斯和雅各布·皮耶克尼斯的闪亮登场,他们将热力学和流体力学的方式引入气象学的研究中,提出用复杂的微分方程式描述天气的变化。

威廉·皮叶克尼斯(Vilhelm Bjerknes,1862-1951)的画像。图源网络

可是微分方程很难解,等解完方程好几天都过去了。限于算力有限,天气预报就像买过期的报纸一样,没有实用性。

后来,英国人路易斯·理查森提出了一个大胆的假设,建立“天气预报工厂”。这个工厂建在一个圆形建筑中,每个座位依照地球经纬度分布,每个人负责计算自己所在经纬度的微分方程,最终将各自的计算结果发给中心的人汇总,得出全球各地的天气预报。但这个梦幻的设计显然无法实施,因为想要提前给出预报结果,至少需要64000个计算员才行。

理查森的“天气预报工场”设想(1922),图源网络

“天气预报工厂”的概念看起来有没有些眼熟?是不很像计算机的概念

一战中用以计算弹道的ENIAC被气象学家们盯上了,在不断简化算法,再将一系列描述大气运动的数学物理方程转换成计算机语言后,1950年,查尼、菲尔托夫、冯·诺依曼用 ENIAC 来完成了数值天气预报的可行性实验,他们用这台计算机花费了约24小时便完成了提前24小时的天气预报计算。1954年,英国BBC电台向全世界广播了这一次数值天气预报,天气预报真正走进了一个科技预报的时代。

冯·诺依曼与第一台电子计算机ENIAC,图源中国气象科普网

NO.03

AI预报时代来了吗

数值天气预报的本质是解一个个复杂的微分方程,这个方法对初始条件的依赖性很高。而大气处于实时变化中,一个微小的变化就可能引起整个系统长期的巨大连锁反应,这就是我们所熟知的“蝴蝶效应”。

即便是再复杂的物理模型也很难完全模拟出大气运动的全貌,而大气细节运动也难以捕捉,极端的天气和气候事件的模拟因此成为世界难题。

混沌系统的经典图形似蝴蝶,图源网络

数值天气预报是现代气象事业发展最核心的技术,堪称气象领域的“芯片”和“国之重器”,我国数值天气预报研究开始于1954年,是国际上较早开展数值天气预报的国家之一。

早期以国外引进为主,后来自主研发掌握核心科技,2020年12月自主研发的中国第一代全球大气/陆面再分析系统及产品投入业务化应用,具备了再分析产品的自主生产能力,气象业务对国外数据产品的依赖大大降低。再到如今,发展以地球系统模式为目标的下一代模式,我国数值预报业务实现从“零”到“一”再到“卓越”的跨越式发展。

我国自主知识产权地球系统数值模拟装置——寰(EarthLab)

最近,华为云团队和清华大学在《自然》杂志上先后发表了云盘古气象模型NowcastNet模型两篇文章。这跟传统数值预报有什么不同呢?

这两种模型都是利用AI的大模型预测天气。但两个模型用途不同,前者是一种能够提前一周预测全球天气模式后者则针对极端降水事件等天气进行短期天气预测。

AI加入天气预报的赛道,带来全新可能。AI擅长处理重复任务,拟合未知数据关系。通过深度学习了解各种气象数据中的关系,预测精度和预测速度上都展现出比传统数值预报的优越性。

首先说说华为的盘古气象大模型。AI算法改进,使得盘古气象的预测准确率可以与全球最佳数值天气预报系统——欧洲中期天气预报中心的综合预报系统相媲美。不仅可以处理更为复杂的数据,盘古气象能够处理三维气象数据,捕捉不同压力层大气状态之间的关系。而且更加快速,在相同的空间分辨率下,盘古气象比数值天气预报系统快10000多倍。

华为开发者大会发布了盘古系列超大规模预训练模型,来自网络

NowcastNet模型是清华大学与国家气象中心、国家气象信息中心联合三年攻关完成的极端降水临近预报大模型,公里尺度下0~3小时极端降水都能预报。

今年5月27日世界气象组织峰会上,三小时内降水临近预报就被列为了未解决的重要科学难题之一。由于极端降水过程持续时间短、空间范围小,原先数值计算方法的预报时效只有1小时之内。

试想一下,从提前1小时延长到提前3小时知道即将有一场暴雨倾盆,前一种情况我们只能就近找个地方躲着,而现在则可以更从容地回到家中,前后的应对策略发生显著变化。对于一些实际生产生活场景,这种预报还将有更亮眼的减灾表现,无疑是一个巨大的飞跃。

基于雷达观测的降水临近预报,来自网络

那么AI天气预报是不是要代替传统的数值预报了?天气预报员是不是要失业了?

这倒不用担心,研究者们表示,把AI广泛应用到气象领域,其机理与数据的融合计算非常具有挑战性,还需要一段很长的路。目前来看人工智能不会在这个领域取代人类,DeepMind的研究科学家Suman Ravuri表示,天气预测需要专家和人类参与其中,以确保在预测方面的理解是合理的,然后将其传达给公众。

从占卜到经验判断,从天气图到数值天气预报,再到AI的加入,这是无数研究者筚路蓝缕、殚精竭虑,共同推动得到的“天有可测风云”。

作者系南京信息工程大学法政学院科技史与气象文明研究院副教授、硕士研究生

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