極客網(wǎng)·云計算 在3月25日于深圳舉辦的世界氣象日“氣候行動最前線”主題活動上，華為云聯(lián)合深圳市氣象局發(fā)布了首個人工智能區(qū)域預報預報模型“智霽”1.0，目前該模型現(xiàn)已正式上線。

極客網(wǎng)了解到，華為云聯(lián)合深圳氣象局率先開展人工智能區(qū)域預報模型聯(lián)創(chuàng)研發(fā)，此番推出的“智霽”區(qū)域模型以華為云盤古氣象大模型為基礎，融合區(qū)域高質(zhì)量氣象數(shù)據(jù)集，可快速得到未來5天深圳及周邊地區(qū)空間分辨率為3公里，包含氣溫、降雨、風速等氣象要素的預報。

在歷時半年的深度聯(lián)創(chuàng)過程中，華為云投入大量AI算力支撐和資深算法專家，依托深圳氣象局整理的華南區(qū)域高分辨率再分析氣象數(shù)據(jù)集，與氣象局多名經(jīng)驗豐富的氣象專家深度合作，通過對歷史氣象數(shù)據(jù)的挖掘和分析，探索出3公里尺度的數(shù)據(jù)特征，將其融入?yún)^(qū)域預報模型，并借鑒傳統(tǒng)數(shù)值模式的經(jīng)驗，確立了全球模型和區(qū)域模型共同驅(qū)動的技術框架，共同研發(fā)訓練出適配區(qū)域氣象特征的人工智能區(qū)域預報模型。

據(jù)了解，該研發(fā)克服了三個技術難題：一是對多源和多尺度數(shù)據(jù)的融合性處理，包含3公里及25公里不同尺度再分析數(shù)據(jù)以及多源觀測數(shù)據(jù)等作為輸入；二是聯(lián)合創(chuàng)新了全球模型與區(qū)域模型的融合架構，可以更好地處理區(qū)域邊界，充分考慮區(qū)域外有效信息對區(qū)域內(nèi)預測結(jié)果的影響；三是利用3DEST神經(jīng)網(wǎng)絡自監(jiān)督學習特征，將全量數(shù)據(jù)集合預訓練，提升預報精度。

基于對這三個關鍵點的研究，區(qū)域預報模型相比全球模型，提升了小范圍的氣象細節(jié)特征抓取能力。自今年2月試運行以來，區(qū)域預報模型已在多次冷空氣過程的氣溫預報中為預報員提供參考，提供了一種創(chuàng)新的冷空氣預報服務風險提醒工具。面對氣象預測中的降水預報難題，“智霽”1.0將進一步優(yōu)化模型、改進算法，不斷提升模型的降雨預報能力，以持續(xù)滿足業(yè)務預報服務的需求。

深圳市氣象局蘭紅平副局長表示：“氣象部門是防災減災的第一道防線，深圳市氣象局一直在進行精細化預報預警技術的創(chuàng)新和探索，將人工智能氣象預報技術作為氣象高質(zhì)量發(fā)展三條新賽道之一，高度重視人工智能在氣象領域的應用。結(jié)合深圳超大城市預報服務的需求，我們希望通過與華為云的深度聯(lián)合創(chuàng)新，為氣象科技能力現(xiàn)代化和社會服務現(xiàn)代化做出深圳貢獻?！?/p>

華為云Marketing部部長董理斌表示：“去年7月，華為云盤古氣象大模型登上《Nature》雜志正刊，并于今年入選2023年中國十大科學進展。華為云攜手深圳氣象局，基于盤古氣象大模型進行聯(lián)合創(chuàng)新，打造人工智能區(qū)域預報模型正式上線，意味著AI可以為解決更小尺度的氣象難題提供新的技術途徑。華為云將持續(xù)解難題、做難事，繼續(xù)推動氣象預報技術創(chuàng)新，后續(xù)還將把氣象模型的服務延伸至水力發(fā)電、風力發(fā)電、智能駕駛、航空航運等領域，為防災減災提供更精細的氣象服務創(chuàng)造價值。”

據(jù)悉，2024年華南區(qū)域的汛期即將到來，華為云將繼續(xù)攜手深圳市氣象局，在汛期階段進行完整的驗證和評估，加強對模型的訓練，改進算法，持續(xù)調(diào)優(yōu)，為氣象預報員提供有價值的幫助和參考。

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。