美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 推出了一套由人工智能驱动的新型全球天气预报模型，显著提升了预报的速度、效率和准确性。这套系统包括 AIGFS、AIGEFS 和创新的混合模型 HGEFS，它们在大幅降低计算资源消耗的同时，提供了更精准的天气预报，尤其是热带气旋路径预测。其中，HGEFS 作为全球首个结合物理与 AI 方法的混合集合预报系统，标志着气象预报技术进入了新的发展阶段。
“NOAA 对人工智能的战略性应用，是美国天气模型创新的一次重大飞跃。这些 AI 模型反映了一种新的范式，以更低的成本、更快的速度为气象学家和公众提供更准确的预报。” — Neil Jacobs 博士，NOAA 局长
新一代 AI 天气模型简介
这套新的 AI 天气模型包含三个核心应用，每个都有其独特的优势和功能。
AIGFS (人工智能全球预报系统)
AIGFS 是一个基于 AI 的天气预报模型，旨在更快速、更高效地提供天气预报。
- 性能: 在许多大规模气象特征的预报上优于传统的 GFS 模型。尤其在热带气旋路径预测方面，显著减少了长期预报的误差。
- 效率: 这是其最具变革性的特点。单次 16 天的预报仅使用传统 GFS 模型 0.3% 的计算资源，并在大约 40 分钟内完成，让预报员能更快获取关键数据。
- 待改进领域: 虽然路径预报更准，但第一版在热带气旋强度预报方面表现有所下降，未来版本将着重解决此问题。
AIGEFS (人工智能全球集合预报系统)
AIGEFS 是一个包含 31 个成员的 AI 集合预报系统，为决策者提供一系列可能的预报结果，而非单一的结论。
- 性能: 预报技巧与传统的 GEFS 模型相当。早期结果显示，其预报有效性延长了 18 至 24 小时。
- 效率: 仅需传统 GEFS 模型 9% 的计算资源。
- 待改进领域: 开发者将继续优化该系统，使其能生成更广泛、更多样化的预报结果范围。
HGEFS (混合全球集合预报系统)
HGEFS 是新套件中最具创新性的应用。它是一个包含 62 个成员的“超级集合”系统，由传统的物理模型 GEFS 和 AI 模型 AIGEFS 组合而成。
- 性能: 通过结合两种不同的模型系统（物理与 AI），HGEFS 创建了一个更强大、更稳健的集合，能更有效地反映预报的不确定性。因此，它在大多数主要验证指标上始终优于单一的 GEFS 或 AIGEFS 系统。
- NOAA 的创举: 这是全球首个在业务中心运行的混合物理-AI集合系统。
- 待改进领域: NOAA 将继续努力改善其对飓风强度的预报能力。
合作与技术基础
这一系列模型的推出是 EAGLE 计划的成果，该计划是 NOAA 内部多个部门与学术界、产业界共同合作的结晶。
开发团队利用了 谷歌 DeepMind 的 GraphCast 模型作为初始基础，并使用 NOAA 自身的全球数据同化系统分析对其进行了微调。这种额外的训练显著提升了模型在使用 GFS 初始条件时的性能表现。