首頁Google DeepMind 釋出 WeatherNext 3：5公里解析度的逐小時全球預報
AI 氣象模型花了三年時間追趕物理預報，但仍有兩個問題未解決：解析度粗糙且無法捕捉區域性地形；以及初始化比數值天氣預報（NWP）分析滯後約 6 小時。Google DeepMind 與 Google Research 聯合釋出的 WeatherNext 3 直接解決了這兩個問題。
直接在氣象站測量資料上進行訓練，不再僅依賴再分析網格
WeatherNext 3 使用實時全球地球靜止衛星鑲嵌圖作為模型的直接輸入，每小時重新初始化一次，輸出最高解析度為 0.05°（約 5 公里），並使用原始氣象站觀測資料進行訓練，而非僅依賴再分析網格。根據 Google AI 的說法，Brightband 的獨立實時評估將其評為迄今為止最準確的全球氣象模型。
在架構方面，WeatherNext 3 是一個函式生成網路（FGN）網格 Transformer，它屬於與 WeatherNext 2 相同的機率模型家族，但擴充套件到了多解析度輸出。輸入包括實時地球靜止衛星鑲嵌圖和 ECMWF HRES 分析。訓練資料包括 ERA5/HRES-fc0、NASA 的 IMERG、站點觀測資料和衛星鑲嵌圖。
大多數 AI 預報模型從 NWP 再分析資料中學習，這會平滑掉由海岸線、山谷和山脈引起的區域性差異。然而，WeatherNext 3 使用專用的觀測頭直接在原始站點測量資料上進行訓練，將其 0.05° 的溫度和露點輸出校準為實際儀器讀數。
每小時更新，降水及可再生能源變數顯著改進
單次前向推理可產生三個層級的結果：針對站點訓練模型的 0.05°（約 5 公里）2 米溫度和露點，0.1°（約 10 公里）的 10 米和 100 米地表風、氣壓、海表溫度、雲量、太陽輻射和 1 小時降水量，以及覆蓋 13 個氣壓層的 0.25°（約 25 公里）大氣場。相比之下，WeatherNext 2 每 6 小時輸出一個 0.25° 場，這也是“清晰度提升五倍”這一說法的原因。
重新整理頻率是另一個重大變化：該模型每天初始化 24 次，00、06、12 和 18 UTC 的四個天氣迴圈可預測長達 15 天（360 小時），包含 64 個集合成員，而其餘每小時執行的覆蓋 48 小時。對於快速發展的對流天氣，基於當前衛星觀測的每小時重新整理與滯後分析的 6 小時迴圈相比，帶來了顯著差異。
降水一直是全球模型的弱點，輸出往往模糊且無法捕捉風暴邊界。WeatherNext 3 使用三種資料來源進行訓練：ECMWF 再分析、NASA IMERG 衛星反演以及 Google 自己的衛星雷達降水再分析。Google 聲稱，在短期預報中，其 CRPS 相比基線（與 IMERG 相比）提高了高達 60%，相比 MRMS 提高了 30%，相比雨量計提高了 10%；研究還顯示，當以 IMERG 為評估標準時，與 NWP 基線相比，Brier 分數和 CRPS 降低了高達 50%。
對於可再生能源，該模型輸出渦輪機輪轂高度處的 100 米風速、完整的低/中/高雲分佈以及太陽輻照度的兩個分量——SSRD 和 FDIR，這正是電網運營商預測風能和太陽能輸出所需的組合。
目前，可透過 BigQuery、Earth Engine 和 Cloud Storage 請求預報資料，但 WeatherNext 3 的權重未開源，且自定義推理在請求時仍執行 WeatherNext 2。
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