向着全新的端到端人工智能驱动全球天气预报系统迈进 2023-12-21 作者 C3P00 摘要 天气预报系统对科学和社会都至关重要，人工智能（AI）在中期天气预报中已经取得了重大成就。然而，现有的基于AI的天气预报模型仍然依赖于传统的数值天气预报（NWP）系统产生的分析或再分析产品作为预测的初始条件，无法成为完全独立的系统。作为端到端全球天气预报系统的重要组成部分，数据同化在生成预测的初始状态方面至关重要。本文介绍了一种基于AI的数据同化模型，即Adas，用于全球天气变量，它通过学习从背景和稀疏观测中生成分析。与现有的同化方法不同，Adas采用门控卷积模块处理稀疏观测，并采用门控交叉注意力模块高效捕捉观测和背景之间的相互作用，这些模块由置信矩阵引导，表示观测的可用性和质量。然后，我们将Adas与先进的基于AI的天气预报模型（即FengWu）结合起来，构建了第一个端到端的基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验证明，Adas可以通过一年的模拟将模拟的全球观测同化到由AI生成的背景中，并稳定地生成高质量的分析。基于生成的分析，FengWu-Adas在七天的天气预报中表现出了高超的性能，优于集成预报系统（IFS）。 关键词：数据同化、人工智能、中期天气预报、深度学习 引言 在人工智能（AI）的推动下，特别是深度学习技术的成熟和进步，科学智能正在迅速发展，以利用AI促进科学研究和发现。在大气科学领域，AI在各个领域取得了显著的成就，如后处理和偏差校正、降尺度、降水即时预报、气候预测和中期天气预报等。一些基于AI的模型与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）相比，通常在重分析数据集上进行训练，并且具有较低的计算成本和更容易的操作部署。尽管存在一些缺点，如预报平滑性和偏差漂移，但AI方法在天气预报中显示出了数据驱动建模的巨大潜力，为气象预报提供了一种新的范式。 尽管取得了重大进展，但前面提到的基于AI的天气预报模型仍然需要传统NWP系统中数据同化过程产生的分析产品进行预测。具体而言，数据同化旨在获得地球系统真实状态的最佳估计（即分析），并为天气预报提供准确的初始状态，从而提高预报性能。在一个自给自足的全球天气预报系统中，数据同化是确保系统长期稳定性的关键组成部分。观测作为数据同化的重要信息源，因为它们是大气真实状态的最接近表示。天气预报系统对科学和社会来说至关重要。在中期天气预报中，应用人工智能（AI）已取得了重大成就。然而，现有的基于AI的天气预报模型仍然依赖传统数值天气预报（NWP）系统生成的分析或再分析产品作为预测的初始条件，无法构建完全独立的系统。数据同化是端到端全球天气预报系统中至关重要的一部分，它在生成预测的初始状态方面起着关键作用。本文提出了一种基于AI的数据同化模型，命名为Adas，用于全球天气变量。该模型通过学习从背景和稀疏观测中生成分析。与现有的同化方法不同，Adas采用门控卷积模块处理稀疏观测，并采用门控交叉注意力模块高效捕捉观测和背景之间的相互作用。这些模块受置信矩阵引导，以表示观测的可用性和质量。随后，我们将Adas与先进的基于AI的天气预报模型FengWu结合，构建了第一个端到端的基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验结果表明，Adas能够通过一年的模拟将模拟的全球观测与由AI生成的背景同化，并稳定地生成高质量的分析。基于生成的分析，FengWu-Adas在七天的天气预报中表现出卓越的性能，优于集成预报系统（IFS）。 在人工智能的推动下，科学智能正在迅速发展。大气科学领域的人工智能已经在多个领域取得了显著成就，包括后处理和偏差校正、降尺度、降水即时预报、气候预测和中期天气预报等。与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）相比，一些基于AI的模型通常在重分析数据集上进行训练，具有更低的计算成本和更容易的操作部署。尽管这些方法存在一些缺点，如预报平滑性和偏差漂移，但它们显示了数据驱动建模在天气预报中的巨大潜力，为气象预报带来了一种新的范式。 数据同化是确保天气预报系统长期稳定性的关键组成部分。它旨在获得地球系统真实状态的最佳估计（即分析），并为天气预报提供准确的初始状态，从而提高预报性能。观测是数据同化的重要信息源，因为它们最接近大气真实状态。早期的初始条件是通过将观测插值到状态空间的网格点上来获得的。现代数据同化技术通常通过将观测与短期天气预报的模型预测结果进行整合来实现。 尽管在AI驱动的天气预报模型方面取得了重要进展，但仍然需要传统NWP系统中数据同化过程生成的分析产品。因此，本文提出了Adas模型来解决这个问题。Adas模型通过学习从背景和稀疏观测中生成分析，采用了一些创新的门控卷积模块和门控交叉注意力模块，来处理稀疏观测和背景之间的相互作用。通过引入置信矩阵，Adas模型能够有效地反映观测的可用性和质量。通过将Adas模型与先进的基于AI的天气预报模型FengWu相结合，我们构建了全新的端到端基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。 FengWu-Adas系统的性能经过了实验证实。通过一年的模拟，Adas模型可以将模拟的全球观测与由AI生成的背景同化，并稳定地生成高质量的分析结果。基于这些分析结果，FengWu-Adas系统在七天的天气预报中表现出了卓越的性能，超过了传统的集成预报系统（IFS）。 这个全新的端到端基于AI的全球天气预报系统具有重要的科学和实际意义。它不仅能够提供更准确、更可靠的天气预报，还能够减少对传统NWP系统的依赖，并降低运行成本。此外，该系统还为天气预报领域的进一步研究提供了新的思路和方法。 总结起来本文介绍了一种基于AI的数据同化模型Adas，以及如何将其与先进的基于AI的天气预报模型FengWu相结合，构建了全新的端到端基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验证明，该系统在天气预报性能方面表现出色，超过了传统的集成预报系统。这个系统的建立对于改进天气预报准确性和可靠性具有重要意义，并为未来的天气预报研究提供了新的方向。 希望通过这个全新的端到端基于AI的全球天气预报系统，我们能够更好地了解和预测天气，为社会提供更准确的天气信息，从而更好地应对自然灾害和保护人们的生命财产安全。 如果您对这个全新的基于AI的全球天气预报系统感兴趣，想要了解更多细节，请阅读原文：链接到原文。 谢谢阅读！🌦️🌍📚
摘要
天气预报系统对科学和社会都至关重要，人工智能（AI）在中期天气预报中已经取得了重大成就。然而，现有的基于AI的天气预报模型仍然依赖于传统的数值天气预报（NWP）系统产生的分析或再分析产品作为预测的初始条件，无法成为完全独立的系统。作为端到端全球天气预报系统的重要组成部分，数据同化在生成预测的初始状态方面至关重要。本文介绍了一种基于AI的数据同化模型，即Adas，用于全球天气变量，它通过学习从背景和稀疏观测中生成分析。与现有的同化方法不同，Adas采用门控卷积模块处理稀疏观测，并采用门控交叉注意力模块高效捕捉观测和背景之间的相互作用，这些模块由置信矩阵引导，表示观测的可用性和质量。然后，我们将Adas与先进的基于AI的天气预报模型（即FengWu）结合起来，构建了第一个端到端的基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验证明，Adas可以通过一年的模拟将模拟的全球观测同化到由AI生成的背景中，并稳定地生成高质量的分析。基于生成的分析，FengWu-Adas在七天的天气预报中表现出了高超的性能，优于集成预报系统（IFS）。
关键词：数据同化、人工智能、中期天气预报、深度学习
引言
在人工智能（AI）的推动下，特别是深度学习技术的成熟和进步，科学智能正在迅速发展，以利用AI促进科学研究和发现。在大气科学领域，AI在各个领域取得了显著的成就，如后处理和偏差校正、降尺度、降水即时预报、气候预测和中期天气预报等。一些基于AI的模型与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）相比，通常在重分析数据集上进行训练，并且具有较低的计算成本和更容易的操作部署。尽管存在一些缺点，如预报平滑性和偏差漂移，但AI方法在天气预报中显示出了数据驱动建模的巨大潜力，为气象预报提供了一种新的范式。
尽管取得了重大进展，但前面提到的基于AI的天气预报模型仍然需要传统NWP系统中数据同化过程产生的分析产品进行预测。具体而言，数据同化旨在获得地球系统真实状态的最佳估计（即分析），并为天气预报提供准确的初始状态，从而提高预报性能。在一个自给自足的全球天气预报系统中，数据同化是确保系统长期稳定性的关键组成部分。观测作为数据同化的重要信息源，因为它们是大气真实状态的最接近表示。天气预报系统对科学和社会来说至关重要。在中期天气预报中，应用人工智能（AI）已取得了重大成就。然而，现有的基于AI的天气预报模型仍然依赖传统数值天气预报（NWP）系统生成的分析或再分析产品作为预测的初始条件，无法构建完全独立的系统。数据同化是端到端全球天气预报系统中至关重要的一部分，它在生成预测的初始状态方面起着关键作用。本文提出了一种基于AI的数据同化模型，命名为Adas，用于全球天气变量。该模型通过学习从背景和稀疏观测中生成分析。与现有的同化方法不同，Adas采用门控卷积模块处理稀疏观测，并采用门控交叉注意力模块高效捕捉观测和背景之间的相互作用。这些模块受置信矩阵引导，以表示观测的可用性和质量。随后，我们将Adas与先进的基于AI的天气预报模型FengWu结合，构建了第一个端到端的基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验结果表明，Adas能够通过一年的模拟将模拟的全球观测与由AI生成的背景同化，并稳定地生成高质量的分析。基于生成的分析，FengWu-Adas在七天的天气预报中表现出卓越的性能，优于集成预报系统（IFS）。
在人工智能的推动下，科学智能正在迅速发展。大气科学领域的人工智能已经在多个领域取得了显著成就，包括后处理和偏差校正、降尺度、降水即时预报、气候预测和中期天气预报等。与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）相比，一些基于AI的模型通常在重分析数据集上进行训练，具有更低的计算成本和更容易的操作部署。尽管这些方法存在一些缺点，如预报平滑性和偏差漂移，但它们显示了数据驱动建模在天气预报中的巨大潜力，为气象预报带来了一种新的范式。
数据同化是确保天气预报系统长期稳定性的关键组成部分。它旨在获得地球系统真实状态的最佳估计（即分析），并为天气预报提供准确的初始状态，从而提高预报性能。观测是数据同化的重要信息源，因为它们最接近大气真实状态。早期的初始条件是通过将观测插值到状态空间的网格点上来获得的。现代数据同化技术通常通过将观测与短期天气预报的模型预测结果进行整合来实现。
尽管在AI驱动的天气预报模型方面取得了重要进展，但仍然需要传统NWP系统中数据同化过程生成的分析产品。因此，本文提出了Adas模型来解决这个问题。Adas模型通过学习从背景和稀疏观测中生成分析，采用了一些创新的门控卷积模块和门控交叉注意力模块，来处理稀疏观测和背景之间的相互作用。通过引入置信矩阵，Adas模型能够有效地反映观测的可用性和质量。通过将Adas模型与先进的基于AI的天气预报模型FengWu相结合，我们构建了全新的端到端基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。
FengWu-Adas系统的性能经过了实验证实。通过一年的模拟，Adas模型可以将模拟的全球观测与由AI生成的背景同化，并稳定地生成高质量的分析结果。基于这些分析结果，FengWu-Adas系统在七天的天气预报中表现出了卓越的性能，超过了传统的集成预报系统（IFS）。
这个全新的端到端基于AI的全球天气预报系统具有重要的科学和实际意义。它不仅能够提供更准确、更可靠的天气预报，还能够减少对传统NWP系统的依赖，并降低运行成本。此外，该系统还为天气预报领域的进一步研究提供了新的思路和方法。
总结起来本文介绍了一种基于AI的数据同化模型Adas，以及如何将其与先进的基于AI的天气预报模型FengWu相结合，构建了全新的端到端基于AI的全球天气预报系统：FengWu-Adas。实验证明，该系统在天气预报性能方面表现出色，超过了传统的集成预报系统。这个系统的建立对于改进天气预报准确性和可靠性具有重要意义，并为未来的天气预报研究提供了新的方向。
希望通过这个全新的端到端基于AI的全球天气预报系统，我们能够更好地了解和预测天气，为社会提供更准确的天气信息，从而更好地应对自然灾害和保护人们的生命财产安全。
如果您对这个全新的基于AI的全球天气预报系统感兴趣，想要了解更多细节，请阅读原文：链接到原文。
谢谢阅读！🌦️🌍📚