谷歌研發8小時降水預報神經天氣模型

2020-12-05 中國氣象局

　　準確預測未來幾分鐘到幾周的天氣是一項基本的科學挑戰，可對社會的許多方面產生廣泛影響。目前很多氣象機構的預報是基於大氣物理模型，雖然幾十年來預報技術取得了很大的進展，但是仍受物理定律和計算需求的限制。有一種能夠突破這些限制的天氣預報方法是使用深度神經網絡，其可在強大的專用硬體上使用並行計算發現數據中的模式，並學習從輸入到輸出的複雜轉換。

　　近日，在以往對降水量預報的研究基礎上，谷歌提出了一種用於降水預報的神經天氣模型——MetNet。該模型能夠預報未來8小時降水量，空間解析度達1千米，時間間隔為2分鐘。MetNet的預測時效較美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）目前使用的最先進物理模型提前了7-8小時，它可以在幾秒鐘之內對整個美國的降水量進行預測，而 NOAA 需要1小時。

　　MetNet不依賴於大氣動力學領域的物理定律，它是通過反向傳播學習方式，直接根據觀測數據預測天氣。該模型通過由多雷達/多傳感器系統（MRMS）組成的地面雷達站以及NOAA靜止環境觀測衛星（GOES）系統，運算得出降水量估計值。此外，這兩個數據源均覆蓋美國大陸，並提供可由模型有效處理的圖像類資料。

　　MetNet的一個顯著優點是，它是為密集並行計算而優化的，並且非常適合在專用硬體上運行。目前，谷歌正在積極研究如何改進全球天氣預報模型，尤其是如何提升氣候快速變化地區的天氣預報準確率。

　　（來源：谷歌官網 編譯：張明祿 責任編輯：申敏夏）

　　

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