首页Google DeepMind 发布 WeatherNext 3：5公里分辨率的逐小时全球预报
AI 气象模型花了三年时间追赶物理预报，但仍有两个问题未解决：分辨率粗糙且无法捕捉局部地形；以及初始化比数值天气预报（NWP）分析滞后约 6 小时。Google DeepMind 与 Google Research 联合发布的 WeatherNext 3 直接解决了这两个问题。
直接在气象站测量数据上进行训练，不再仅依赖再分析网格
WeatherNext 3 使用实时全球地球静止卫星镶嵌图作为模型的直接输入，每小时重新初始化一次，输出最高分辨率为 0.05°（约 5 公里），并使用原始气象站观测数据进行训练，而非仅依赖再分析网格。根据 Google AI 的说法，Brightband 的独立实时评估将其评为迄今为止最准确的全球气象模型。
在架构方面，WeatherNext 3 是一个函数生成网络（FGN）网格 Transformer，它属于与 WeatherNext 2 相同的概率模型家族，但扩展到了多分辨率输出。输入包括实时地球静止卫星镶嵌图和 ECMWF HRES 分析。训练数据包括 ERA5/HRES-fc0、NASA 的 IMERG、站点观测数据和卫星镶嵌图。
大多数 AI 预报模型从 NWP 再分析数据中学习，这会平滑掉由海岸线、山谷和山脉引起的局部差异。然而，WeatherNext 3 使用专用的观测头直接在原始站点测量数据上进行训练，将其 0.05° 的温度和露点输出校准为实际仪器读数。
每小时更新，降水及可再生能源变量显著改进
单次前向推理可产生三个层级的结果：针对站点训练模型的 0.05°（约 5 公里）2 米温度和露点，0.1°（约 10 公里）的 10 米和 100 米地表风、气压、海表温度、云量、太阳辐射和 1 小时降水量，以及覆盖 13 个气压层的 0.25°（约 25 公里）大气场。相比之下，WeatherNext 2 每 6 小时输出一个 0.25° 场，这也是“清晰度提升五倍”这一说法的原因。
刷新频率是另一个重大变化：该模型每天初始化 24 次，00、06、12 和 18 UTC 的四个天气循环可预测长达 15 天（360 小时），包含 64 个集合成员，而其余每小时运行的覆盖 48 小时。对于快速发展的对流天气，基于当前卫星观测的每小时刷新与滞后分析的 6 小时循环相比，带来了显著差异。
降水一直是全球模型的弱点，输出往往模糊且无法捕捉风暴边界。WeatherNext 3 使用三种数据源进行训练：ECMWF 再分析、NASA IMERG 卫星反演以及 Google 自己的卫星雷达降水再分析。Google 声称，在短期预报中，其 CRPS 相比基线（与 IMERG 相比）提高了高达 60%，相比 MRMS 提高了 30%，相比雨量计提高了 10%；研究还显示，当以 IMERG 为评估标准时，与 NWP 基线相比，Brier 分数和 CRPS 降低了高达 50%。
对于可再生能源，该模型输出涡轮机轮毂高度处的 100 米风速、完整的低/中/高云分布以及太阳辐照度的两个分量——SSRD 和 FDIR，这正是电网运营商预测风能和太阳能输出所需的组合。
目前，可通过 BigQuery、Earth Engine 和 Cloud Storage 请求预报数据，但 WeatherNext 3 的权重未开源，且自定义推理在请求时仍运行 WeatherNext 2。
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