雖然我們每天都看天氣預(yù)報(bào)，但是你知道我們所看到的天氣預(yù)報(bào)是怎么預(yù)測(cè)出來(lái)的嗎?氣象預(yù)報(bào)按天氣預(yù)報(bào)的時(shí)效長(zhǎng)短，可粗略分為：短時(shí)天氣預(yù)報(bào)、短期天氣預(yù)報(bào)、中期天氣預(yù)報(bào)和長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)。數(shù)值模式預(yù)報(bào)是天氣預(yù)報(bào)的主要預(yù)測(cè)手段。

氣象數(shù)值預(yù)報(bào)

數(shù)值模式預(yù)報(bào)是根據(jù)大氣運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，利用當(dāng)前天氣狀況作為輸入數(shù)據(jù)而做出天氣預(yù)報(bào)的手段，通常使用超級(jí)計(jì)算機(jī)或分布式計(jì)算集群依據(jù)一系列動(dòng)力學(xué)框架來(lái)完成計(jì)算。

天氣數(shù)值模式的輸出是矩陣形式，可以用圖像的方式可視化。同一片區(qū)域矩陣數(shù)值越密集，代表這個(gè)區(qū)域預(yù)測(cè)的細(xì)致程度越高。如下圖展示了全球模式和區(qū)域精細(xì)預(yù)報(bào)之間的關(guān)系圖。

對(duì)于局部區(qū)域來(lái)說(shuō)，精細(xì)化預(yù)報(bào)結(jié)果可以提供更為豐富的信息。從應(yīng)用角度，精細(xì)化預(yù)報(bào)將預(yù)報(bào)精度從城市級(jí)別提升到所在地點(diǎn)附近級(jí)別;從研究角度，精細(xì)化預(yù)報(bào)不僅提供了某個(gè)地點(diǎn)從地面到高空十幾公里的氣溫、降水、風(fēng)向、風(fēng)速基本氣象要素，還為進(jìn)一步研究影響這一地點(diǎn)的云的移動(dòng)軌跡、增減變化趨勢(shì)提供了可能。近年來(lái)各個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)精細(xì)化需求越來(lái)越高。

制約高精度的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式發(fā)展的一個(gè)重要因素就是硬件設(shè)備的計(jì)算能力以及計(jì)算時(shí)間。

雖然我們國(guó)家的派-曙光超級(jí)計(jì)算機(jī)就從2018年開始正式承擔(dān)起氣象業(yè)務(wù)運(yùn)行及科研的重任，運(yùn)算能力躍居氣象領(lǐng)域世界第三位，但可惜的是很多氣象相關(guān)科研機(jī)構(gòu)和研究人員往往不具備使用超算條件，這就變相地限制了一些部門和研究人員對(duì)于局部氣象預(yù)報(bào)的研究。

中國(guó)"派-曙光"超級(jí)計(jì)算機(jī)

數(shù)值模式對(duì)于硬件的強(qiáng)烈依賴，讓各行業(yè)對(duì)精細(xì)化局部氣象預(yù)報(bào)信息望而卻步，巨大的需求被壓抑在其中。

數(shù)值模式降尺度的本質(zhì)——超分辨率

上海眼控科技股份有限公司人工智能研究院獨(dú)創(chuàng)性地發(fā)現(xiàn)數(shù)值模式降尺度在本質(zhì)上和超分辨率的互通之處。

從根本上來(lái)說(shuō)，對(duì)氣象預(yù)報(bào)進(jìn)行降尺度擬合，實(shí)際上是依據(jù)低分辨率的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)同一區(qū)域在同一時(shí)間下的高分辨率的數(shù)據(jù)。下圖是超分辨率

超分辨率技術(shù)，是將一張低分辨率的圖像變?yōu)楦叻直媛省Ｍㄟ^(guò)估算網(wǎng)格密集化后，補(bǔ)充缺失的像素值。以下是數(shù)值模式降尺度的示例，可以發(fā)現(xiàn)，和超分辨率相似的是，降尺度的過(guò)程令圖像變得清晰。

但是降尺度僅僅是超分辨率嗎?

降尺度的挑戰(zhàn)——模擬物理過(guò)程

降尺度的過(guò)程不僅僅是圖像的精細(xì)化像素填充，而是涉及到多個(gè)天氣元素之間相互作用的重新計(jì)算。下圖是一個(gè)數(shù)值模式降尺度的案例，可以看出，精細(xì)化的版本中，出現(xiàn)了粗糙版本中所不包含的一些天氣細(xì)節(jié)。

這種計(jì)算過(guò)程即使用CV領(lǐng)域中的超分辨率技術(shù)，也無(wú)法重現(xiàn)。其難點(diǎn)的本質(zhì)在于，從單一通道來(lái)看，降尺度的計(jì)算過(guò)程“生成”了額外的信息，而機(jī)器視覺領(lǐng)域的超分辨率技術(shù)，只可以產(chǎn)生細(xì)節(jié)填充，而沒有能力生成輸入圖片中沒有出現(xiàn)的信息。這些額外的信息，來(lái)自于多個(gè)天氣元素的物理過(guò)程，這是使用超分辨率的思想來(lái)解決數(shù)值模式降尺度的巨大挑戰(zhàn)。

基于對(duì)這個(gè)問(wèn)題的長(zhǎng)期研究，上海眼控人工智能研究院提出Deep Hybrid Super Resolution (DHSR) 模型來(lái)模擬物理過(guò)程，來(lái)產(chǎn)生額外的信息。

基于DHSR的AI數(shù)值模式降尺度

前文提到，氣象數(shù)值模式預(yù)報(bào)中的數(shù)據(jù)是網(wǎng)格化的氣象元素如氣壓值等，而精細(xì)化的數(shù)值模式預(yù)報(bào)，不僅是將網(wǎng)格矩陣變得細(xì)膩那么簡(jiǎn)單，還需要考慮其他已知條件(比如濕度、溫度、風(fēng)場(chǎng))，并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去模擬它們之間的作用關(guān)系。

上海眼控人工智能研究院以超分辨率網(wǎng)絡(luò)為主干網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的長(zhǎng)跳躍連接和短跳躍連接。用轉(zhuǎn)化為圖片后的某一維度的25km全球模式的氣象預(yù)報(bào)和3km的對(duì)應(yīng)地區(qū)和時(shí)間的降尺度數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練超分辨率網(wǎng)絡(luò)，以捕捉這一區(qū)域該維度的25km全球模式與3km降尺度后的數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系。其中針對(duì)通道的特征先進(jìn)行一個(gè)空間的全局平均池化得到一個(gè) 1×1×C的通道描述;接著，再經(jīng)過(guò)一個(gè)下采樣層和一個(gè)上采樣層得到每一個(gè)通道的權(quán)重系數(shù)，將權(quán)重系數(shù)和原來(lái)的特征相乘即可得到縮放后的新特征，整個(gè)過(guò)程實(shí)際上就是對(duì)不同通道的特征重新進(jìn)行了加權(quán)分配，通過(guò)這種channel attention的機(jī)制進(jìn)行特征融合，最終生成的氣象圖片很好的生成了特征的輪廓和細(xì)節(jié)部分。

以下是模型的部分結(jié)構(gòu)

修改后的超分辨率網(wǎng)絡(luò)在氣象預(yù)報(bào)降尺度任務(wù)上的表現(xiàn)十分出色：

計(jì)算更快：傳統(tǒng)的數(shù)值模式的降尺度計(jì)算需要計(jì)算中心不間斷地計(jì)算幾十分鐘到幾個(gè)小時(shí)。如果通過(guò)我們的AI超分辨率網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降尺度計(jì)算， 生成所需要的數(shù)據(jù)的降尺度計(jì)算通常在1s 之內(nèi)。

流程高效：

數(shù)值模式所有的數(shù)據(jù)是捆綁在一起的，意味著即使你只需要某一區(qū)域某一維度的氣象要素的降尺度數(shù)據(jù)，你也需要整體的計(jì)算出來(lái)這一區(qū)域所有維度的氣象要素，之后再?gòu)恼w的數(shù)據(jù)中提取你想要的數(shù)據(jù)。步驟異常繁瑣。這樣不僅導(dǎo)致了計(jì)算速度慢，工作和處理數(shù)據(jù)的效率也大大降低。上海眼控的DHSR模型可以直接針對(duì)性地計(jì)算出所需要的氣象元素精細(xì)化結(jié)果，拋棄了冗雜繁瑣的過(guò)程。

結(jié)果精準(zhǔn)：對(duì)于依靠超分辨率網(wǎng)絡(luò)生成的3km分辨率的降尺度預(yù)報(bào)，我們抽取批量生成的圖片，與數(shù)值模式計(jì)算出來(lái)的降尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成的圖片進(jìn)行SSIM分?jǐn)?shù)的對(duì)比之后，得出超分辨率網(wǎng)絡(luò)生成的圖片分?jǐn)?shù)可以達(dá)到0.992，可以說(shuō)完全能夠滿足一般科研工作這對(duì)于數(shù)據(jù)的要求。

我們HDSR方法生成的圖片在總體結(jié)構(gòu)上十分接近傳統(tǒng)數(shù)值模式降尺度的結(jié)果：

讓我們放大9km格點(diǎn)間距那張圖中，藍(lán)色和紫紅色的框，我們的結(jié)果和數(shù)值模式一樣，模擬了物理過(guò)程，生成了輸入圖中不存在的信息。DHSR模型生成的信息和耗費(fèi)大量計(jì)算資源的數(shù)值模式非常接近。

再看看挑戰(zhàn)更大的，更精細(xì)的3km格點(diǎn)間距的相同位置。讓人驚訝的是，在這么精細(xì)的尺度下，我們模型依然表現(xiàn)卓越，擬合出了局部地區(qū)的精細(xì)預(yù)報(bào)結(jié)果，依然和超算中心耗費(fèi)大量資源使用傳統(tǒng)數(shù)值模式的方法的結(jié)果保持高度一致。

事實(shí)證明，DHSR模型通過(guò)特殊的通道間的相互作用，擬合了物理過(guò)程，生成了在輸入圖中未曾呈現(xiàn)的局部預(yù)報(bào)結(jié)果。從單個(gè)氣象元素(單個(gè)通道)的角度來(lái)看，簡(jiǎn)直是不可思議。

重要的是生成時(shí)間DHSR相對(duì)數(shù)值模式少了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。忍不住為我們眼控科技的研究院團(tuán)隊(duì)瘋狂打call!

讓我們?cè)倏纯雌渌貐^(qū)的濕度預(yù)報(bào)結(jié)果吧

再來(lái)看看我們預(yù)報(bào)局部精細(xì)化氣壓的結(jié)果。

經(jīng)濟(jì)實(shí)惠：你以為優(yōu)點(diǎn)到這就結(jié)束了? 沒有沒有，你太天真了?；?a href="http://worldfootballweekly.com/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI超分辨率網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模式降尺度只需要一塊1080顯卡就可以輕松的運(yùn)行，對(duì)于硬件的需求相較于傳統(tǒng)的數(shù)值模式降尺度簡(jiǎn)直讓人驚嘆不已。也就是說(shuō)你只需要一臺(tái)擁有1080顯卡的筆記本電腦，坐在辦公室里，就可以與擁有一排排機(jī)柜的計(jì)算機(jī)中心有著同樣的體驗(yàn)。

這么一個(gè)計(jì)算快速、流程高效、結(jié)果精準(zhǔn)且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的模型，將數(shù)值模式降尺度的任務(wù)變得親民且高效，這不僅將成為撬動(dòng)氣象領(lǐng)域變革的一個(gè)支點(diǎn)，也將直接解鎖局部地區(qū)對(duì)于精細(xì)氣象數(shù)據(jù)的更大需求。

總結(jié)與展望

在說(shuō)了這么多之后，相信大家對(duì)于超分辨率以及數(shù)值預(yù)報(bào)有了比較深入的了解。盡管目前眼控科技的小伙伴們成功地解決了降尺度對(duì)于算力需求過(guò)高的問(wèn)題，但是對(duì)于龐大的氣象系統(tǒng)而言是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，未來(lái)在氣象領(lǐng)域有更多的挑戰(zhàn)在等待著我們。眼控人也將抱著“路漫漫其修遠(yuǎn)兮,吾將上下而求所”的信念，在人工智能氣象領(lǐng)域踏浪前行，為中國(guó)的智能氣象領(lǐng)域貢獻(xiàn)出自己的力量。小伙伴們?nèi)绻阋灿X得熱血沸騰的話，快點(diǎn)來(lái)加入我們吧!

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