谷歌推出 Weather Lab 平台：展示新的实验性AI气象预报模型

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Google Deepmind Original Link: https://deepmind.google/discover ... redictions-with-ai/
（以下内容翻译自GPT-4.1，仅供参考）

用AI助力更优的热带气旋预报

今天，Google DeepMind 与 Google Research 联合发布了 Weather Lab，这是一个用于分享我们AI气象模型的交互式网站。Weather Lab 重点展示我们最新的实验性AI热带气旋模型，采用随机神经网络（stochastic neural networks），能预测气旋的生成、路径、强度、规模与形状——一次性给出多达50种可能情景，预报时长最长可达15天。

视频动画展示我们实验性气旋模型的预测效果。我们的模型（蓝色轨迹）准确预测了马达加斯加以南的洪德（Honde）和加朗斯（Garance）两场气旋的路径，并在气旋活跃期间实时跟踪。此外，模型还能提前约七天捕捉到印度洋的朱德（Jude）和伊冯（Ivone）气旋路径，并稳健地预测了最终将发展为热带气旋的风暴区域。

我们已发布新论文，详细介绍了核心气象模型，并在 Weather Lab 上提供了历史气旋路径数据归档，便于评估与回测。内部测试显示，我们模型对气旋路径和强度的预测，准确度可与当前物理模型媲美，甚至在许多情况下更优。我们已与美国国家飓风中心（NHC）合作，对方法与结果进行科学验证。NHC的资深预报员现已能实时查看我们实验性AI模型的预测结果，并与其他物理模型及观测数据比对。我们希望这些数据能帮助提升NHC的官方预报水平，并为热带气旋相关风险提供更早、更准确的预警。

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Weather Lab：AI与物理模型的实时与历史气旋预报

Weather Lab 展示了多种AI气象模型（如WeatherNext Graph、WeatherNext Gen及最新实验性气旋模型）与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）物理模型的实时与历史气旋预测。我们还首次公开了两年多的历史预测数据，供专家与研究人员下载和分析，方便对模型在全球各大洋流域的表现进行外部评估。

动画演示了模型对阿尔弗雷德气旋（Coral Sea, 3级）预测的能力。模型的集成均值预测（粗蓝线）准确预判了阿尔弗雷德气旋的迅速减弱、降级为热带风暴并最终在澳大利亚布里斯班附近登陆——七天前便给出登陆概率较高的警告。

Weather Lab 用户可探索和对比多种AI和物理模型的预测。将这些结果综合参考，有助于气象机构和应急专家更好地预判气旋路径和强度，从而为不同情景做出更充分准备、及时发布风险预警并科学决策应对气旋影响。

需要强调的是，Weather Lab 是一个研究工具。页面显示的实时预测来自仍在开发中的实验模型，并非官方预警。请在使用本工具时注意，任何基于 Weather Lab 预测所作决策应自行承担风险。获取官方天气预报与警报，请始终以本地气象台或国家气象部门发布的信息为准。

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AI驱动的气旋预测

在传统物理气旋预报中，由于需要兼顾运算效率，常常很难让单一模型在气旋“路径”和“强度”预测上同时做到最佳。原因在于：气旋路径主要受大尺度大气引导气流主导，而强度则取决于气旋核心及其周边复杂的湍流过程。全球低分辨率模型擅长路径预测，但难以还原细微过程，所以强度预测需依赖高分辨率区域模型。

我们的实验性气旋模型则突破了这个两难，在路径与强度预测上都实现了行业领先水平。模型训练时融合了两类数据：一是覆盖全球的气象再分析数据（整合了数百万观测），二是涵盖过去45年近5000个气旋的轨迹、强度、尺度和风圈数据的专业气旋数据库。

联合建模大大提升了气旋预测能力。例如，在对NHC 2023-2024年北大西洋和东太平洋盆地的实测飓风数据初步评估中，我们模型的5天路径预测，平均比ECMWF的ENS模型更接近真实气旋位置140公里——这相当于ENS模型3.5天预测的精度，换言之，相当于业界十年才实现的进步，现在AI只需1.5天。

过去的AI气象模型难以精准计算气旋强度，但我们的实验模型在强度预测误差上优于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）先进的HAFS高分辨率物理模型。初步测试还显示，模型在气旋尺度和风圈预测方面的表现也能媲美传统物理模型。

下图展示了我们实验性气旋模型在路径与强度预测上的误差表现，并与ENS及HAFS的结果做了对比。所有评估均以NHC最佳路径资料为基准，并采用其统一的验证标准。

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为决策者提供更有用的数据

除了NHC，我们还与科罗拉多州立大学大气研究合作所（CIRA）紧密合作。CIRA科学家Kate Musgrave博士和她的团队评价我们的模型“与现有最优业务模型在路径和强度预测上旗鼓相当，有时甚至更优”。Musgrave表示：“我们期待在2025年飓风季，进一步验证AI模型的实时预报效果。”我们也正与英国气象局、东京大学、日本Weathernews Inc等专家协作，不断改进模型。

这一实验性热带气旋模型是我们WeatherNext系列AI气象研究的最新里程碑。通过Weather Lab 负责任地开放共享AI模型，我们将继续收集气象机构与应急专家的重要反馈，持续改进技术以助力官方预报和灾害决策。

访问Weather Lab：https://deepmind.google.com/science/weatherlab
相关文献：https://arxiv.org/abs/2506.10772

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存图
2023Saola

2024Yinxing

2024Bebinca

2023Khanun

2024Kong-Rey

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存图（误报案例）
GOOG-FNV3 1900Z Ensemble-mean(INVEST 99W)
▸ Maximun Expected Intensity: 65KT
▸ Plotted by: Enceladus

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搓了一个自动画图的工具。