硬核！AI天气预报模型对高影响极端事件的预报检验！

关注天气预报有助于预防极端天气带来的影响。 #生活常识# #天气预报查询#

摘要：机器学习（ML）天气预报模型的预报精度迅速提升，引发 “天气预报二次革命” 之说。现有基准数据集评估新兴技术有局限，对极端事件及复合影响指标信息不足。本研究通过三个案例 ——2021 年太平洋西北热浪、2023 年南亚湿热浪和 2021 年北美冬季风暴，对比 ML 模型（GraphCast、PanguWeather、FourCastNet）与 ECMWF 的 HRES 系统。ML 模型在西北热浪局部精度近 HRES，但时空聚合逊之，冬季风暴预报佳。ML 模型缺 2023 年湿热浪健康风险评估变量，用替代变量时低估孟加拉国危险。案例驱动、影响为核心的评估可补现有研究短板、增公众信任、助开发可靠 ML 预报模型。 研究背景：近年 ML 天气预报模型性能跃升，致行业变革预期。数值天气预报（NWP）是中程预报主流，其 HRES 系统可靠。ML 模型在多变量、压力层及预报时效的综合评分可匹或超 HRES，且能效高、推理快，有望融入预报流程。然而，ML 模型外推与泛化存难，极端事件性能不明，测试精度佳不意味实际优。当前评估多聚焦少数指标，对极端事件及复合指标关注少，故需深入剖析 ML 模型在极端事件中的能力。 研究意义：精确稳健的天气预报对生活多面意义非凡，ML 模型走向业务化前须深度评估。极端事件虽少却影响剧烈，现有评估易掩 ML 模型稀有系统误差，降低公众信任。本研究通过案例评估 ML 模型极端事件相关影响指标预报力，可揭示潜在问题、完善评估、提升公众信任、推动模型优化。 资料与方法 数据：采用 ERA5 再分析数据与 ECMWF HRES 分析数据。ML 模型基于 ERA5 训练，其分辨率 0.25°×0.25°、时次 1940 年至今全球多气候变量。HRES 水平分辨率 0.1°×0.1°，经处理与 ML 模型匹配。评估用 “HRES 预报在步 0” 作 HRES 真值，保证对比公平 机器学习模型：聚焦 FourCastNet、PanguWeather、GraphCast。三者分辨率均 0.25°×0.25°，架构、预测变量数、训练时段、参数规模及时间步长有别。PanguWeather 用分层时间聚合策略降误差，GraphCast 需两连续时次天气态输入且输入维度高，优势明显。依研究时段与模型特性获取或自制预报数据 初始化时间：ERA5 与 HRES-fc0 同化窗异，多数分析纳多初始化时次数据。部分依 Lam 等（2023）方法处理 ERA5 与 HRES 预报初始化及时效匹配，部分延长 HRES 短预报并增数据 研究结果 2021 太平洋西北热浪：2021 年 6 月末，创纪录热浪袭该地区，危害甚巨。HRES 与 ML 模型在热点城市附近格点预报误差大，FourCastNet 误差居首，PanguWeather、GraphCast 和 HRES 量级相近，且均在热浪峰值时误差最大。HRES 似有对角误差结构，PanguWeather 因聚合策略致误差分布不均。热浪期间，ML 模型超一周时效预报比 2022 年基线差数倍，HRES 亦逊于基线，且前几日 HRES 误差大于部分 ML 模型。FourCastNet 低估高温异常面积，PanguWeather 则高估 2023 南亚湿热浪：2023 年 4 月南亚高温高湿并发，危害健康。因 ML 模型未预测地表湿度变量，无法准确算热指数（HI），故研究以 1000 hPa 相对湿度近似地表湿度评估。在印度 - 孟加拉地区，ML 模型对 HI 峰值预测误差大，低估危险等级，尤其对孟加拉国，对温度和湿度预测值与真值偏差明显 2021 北美冬季风暴：2021 年 2 月风暴重创美、墨北部及加，致民生与基建受损。以 和风寒指数分析，所有模型预测最小值难，FourCastNet 误差最大。PanguWeather 和 GraphCast 多数时段误差低于 HRES，尤其风暴峰值后。误差结构上，HRES 对角结构强，ML 模型垂直结构显，反映其预测特性差异。误差主导误差，FourCastNet 预测有 “斑块” 状不连续 研究结论 模型对比：太平洋西北热浪中，PanguWeather 和 GraphCast 部分指标近 HRES，但 ML 模型短时效外推受极端影响大，HRES 后热浪降温期预报难。南亚湿热浪里，ML 模型缺地表湿度变量致评估难，用替代变量低估孟加拉国危险。北美冬季风暴时，PanguWeather 和 GraphCast 多比 HRES 准，误差结构揭示不同模型受初始条件及极端特性影响差异 模型局限：ML 模型缺地表湿度等关键变量，影响多类极端事件评估。多以 ERA5 训练，与业务预报场景不符，增加与 HRES 对比难度。粗时间步长或错失极值，影响部分影响评估变量预报。未考虑概率预报，集合预报尝试遇挑战，不确定性量化难。预测变量少、时效有限，限制极端事件研究类型与深度。 改进方向：融合极值统计与物理知识改进模型外推与泛化。发布完整预报数据或模型助评估领域技能，建极端事件案例库促模型测试与评估。聚焦影响指标提升 ML 模型实用价值，如结合预警、耦合影响模型，增强模型影响评估能力

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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