中国依托本土AI模型提升极端天气预测精度

随着该国气象机构和研究机构将国产AI模型置于台风监测和预报系统的前沿，中国在迈向全球AI强国之路上找到了一条新途径。 

亚洲最大经济体也已将目光投向扩张路线，目前正计划将 AI系统 在该国已使用的系统推广至其他发展中国家，特别是那些面临极端天气风险的亚太地区国家。

中国正在为全球构建AI天气系统 

虽然中国是其国内AI天气实验室的首个客户，但该国也释放出雄心，希望这些系统能遍布全球，并可能成为全球标准。 

根据一份 新华社报道 由中国国务院新闻办公室发布，中国气象局（CMA）在上海世界人工智能大会上推出了“风鹤”（Fenghe）天气服务大语言模型，将其作为全球开源项目。 

风鹤模型为中国用户提供个性化的天气信息和风险预警。 

联合国“全民预警”（Early Warnings for All）倡议获得了该模型的国际化版本，提供中文和英文咨询，并允许开发者基于该模型构建自己的应用程序。

哪些国家已经在使用中国AI天气模型？

巴基斯坦、吉布提、埃塞俄比亚、约旦、蒙古、所罗门群岛和斯里兰卡是七个已将中国AI天气模型直接整合到日常灾害运营中的发展中国家。 

然而，它们运行的模型与风鹤不同。相反，它们正在运行 “妈祖”（Mazu （多灾种预警、零间隙和通用），这是中国气象局的另一个系统，其推广进程更为深入。

中国气象局总工程师潘锦军称妈祖为“国际公共产品”，为发展中国家提供“定制化的早期预警服务”。 

另有40个全球南方国家已经在试验以海神命名的系统的更快公共云版本。

AI天气系统能否改善台风监测？ 

研究方面已产生可衡量的收益。中国科学院大气物理研究所的科学家与复旦大学合作，将中国的伏羲（FuXi）AI天气模型与他们称为正交条件非线性最优扰动（O-CNOPs）的方法相结合，以绘制风暴可能路径的范围。预防网（PreventionWeb）于8月1日报道了这项工作。

在62个台风案例和91次对比实验中，由研究员段万硕和李浩领导的团队表示，组合后的伏羲-CNOPs系统在24小时预报中与国际最佳业务集合预报持平，并在24至120小时预报中优于它们，将最大路径误差减少了多达32.33%，并将不确定性估计收紧了多达29.2%。 

这项研究 发表在《大气科学进展》上。段万硕告诉《环球时报》，该方法无需对大模型进行额外训练，从而降低了计算成本，并使其更容易部署到日常运营中。

一系列中国模型助推发展

这些工具建立在几个引起国际关注的中国预报模型之上。由上海研究人员构建的风悟（FengWu）以0.25度分辨率生成全球预报。 

发表在《通讯地球与环境》上的一项研究表明，风悟在高分辨率模型方面超越了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的模型，以及盘古天气（Pangu-Weather）和GraphCast，将有效预报期延长至10天以上，并将2022年热带气旋路径的5天误差减少至201公里。

华为的盘古天气，另一个本土系统，生成预报的速度远快于传统的数值预测，并且 华为 表示，欧洲中期天气预报中心和中国气象局国家气象中心都确认了其优势。这些模型共同为北京提供了国内基础，以便在向海外推销其天气AI时有所依托。