圖說：風(fēng)烏預(yù)測路徑（紅點(diǎn)）與“杜蘇芮”實(shí)際路徑對比 采訪對象供圖（下同）

這才是屬于大模型最該“炫”的才華，也是人類最需要的AI才華。今年第5號臺風(fēng)“杜蘇芮”于今天9時(shí)55分在福建晉江沿海登陸，登陸時(shí)中心附近最大風(fēng)力15級。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室基于原創(chuàng)研發(fā)的風(fēng)烏氣象大模型對臺風(fēng)路徑進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確預(yù)報(bào)。

(資料圖片)

基于7月21日至27日多個(gè)起報(bào)時(shí)刻預(yù)報(bào)路徑及臺風(fēng)實(shí)際路徑對比，風(fēng)烏提前24小時(shí)誤差值為38.7公里，精確度優(yōu)于氣象預(yù)報(bào)國際權(quán)威機(jī)構(gòu)歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心的54.11公里，美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的54.98公里；

提前120小時(shí)預(yù)報(bào)數(shù)值對比顯示，風(fēng)烏誤差值為121.4公里，明顯優(yōu)于歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心的293.8公里以及美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的826.5公里。

圖說：風(fēng)烏（紅點(diǎn)）、歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心、美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心對“杜蘇芮”臺風(fēng)路徑跟蹤預(yù)報(bào)，上圖分別為7月22日08點(diǎn)起報(bào)、7月26日08點(diǎn)起報(bào)

近日，在中國氣象局的支持下，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室與國家氣象中心、上海市氣象局合作，完成了風(fēng)烏模型業(yè)務(wù)部署實(shí)時(shí)試運(yùn)行工作，并針對今年兩次登陸臺風(fēng)“泰利”“杜蘇芮”開展對比試驗(yàn)評估，風(fēng)烏顯示出較強(qiáng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用潛力，為臺風(fēng)預(yù)報(bào)預(yù)警提供了有力技術(shù)支撐。

此前，今年首個(gè)登陸我國的臺風(fēng)“泰利”先后于7月17日和7月18日在廣東湛江和廣西北海兩次登陸。風(fēng)烏提前12小時(shí)預(yù)測路徑較“泰利”實(shí)際路徑差值僅為35公里。

我國瀕臨的北太平洋西部海區(qū)，每年發(fā)生的臺風(fēng)數(shù)超過全球總數(shù)的三分之一。應(yīng)急管理部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2021-2022年間，共有9個(gè)臺風(fēng)在我國登陸，造成直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)186.2億元人民幣。研究表明，對于單個(gè)登陸中國的臺風(fēng)而言，24小時(shí)路徑預(yù)報(bào)誤差每減小1公里，可減少因?yàn)?zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失約0.97億元。因此，準(zhǔn)確的臺風(fēng)預(yù)報(bào)對于減輕災(zāi)害損失至關(guān)重要。

今年4月，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合多家機(jī)構(gòu)發(fā)布全球中期天氣預(yù)報(bào)大模型風(fēng)烏，首次實(shí)現(xiàn)了在高分辨率上對核心大氣變量進(jìn)行超過10天的有效預(yù)報(bào)?；诙嗄B(tài)和多任務(wù)深度學(xué)習(xí)方法，風(fēng)烏突破了傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法瓶頸并獲得對氣象數(shù)據(jù)關(guān)系的強(qiáng)大擬合能力。

對比實(shí)際路徑，風(fēng)烏表現(xiàn)出準(zhǔn)確模擬臺風(fēng)等復(fù)雜大氣活動(dòng)規(guī)律的能力。本次“杜蘇芮”臺風(fēng)屬于較難預(yù)測路徑的臺風(fēng)，風(fēng)烏的預(yù)報(bào)路徑在24小時(shí)和120小時(shí)的精準(zhǔn)度優(yōu)于歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心及美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心等權(quán)威機(jī)構(gòu)。

大模型之“大”，當(dāng)在人力不可及的范疇去揮灑AI的力量。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室研發(fā)人員表示，在科研中得到了來自氣象和氣候?qū)＜业拇罅χС郑瑸锳I學(xué)者讀懂氣象提供了不可或缺的支持，而模型輸入數(shù)據(jù)更是靠氣象專家長年累月的付出獲得，基于此研發(fā)人員才能設(shè)計(jì)模型，讓模型能讀懂氣象數(shù)據(jù)。

未來，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室將與氣象部門合作開展風(fēng)烏本地化模型構(gòu)建與業(yè)務(wù)試驗(yàn)，持續(xù)探索人工智能與氣象監(jiān)測、氣象預(yù)報(bào)在不同行業(yè)的應(yīng)用，推動(dòng)全球氣象預(yù)報(bào)能力提升。

新民晚報(bào)記者 郜陽

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