台風暴雨就要來了！究竟怎麼算出來的？

今天小編分享的科學經驗：台風暴雨就要來了！究竟怎麼算出來的？，歡迎閲讀。

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計算台風

文字：那日蘇

校稿：朝乾 / 編輯：果栗乘

近幾年，你有沒有感覺到極端氣象災害變得越來越多了？

上個月初，暴雨天氣籠罩了華北大地。從北京房山、門頭溝，到河北易縣、涿州，整個太行山東麓都響起暴雨紅色預警。

這雨下得着實有點大▼

如果把時間往前推，在這場暴雨之前，華北平原是全中國最為 "幹渴" 的地區，人均水資源量甚至低于沙漠廣布的大西北。由于連續不斷地超采地下水，地面沉降、濕地退化、海水入侵等等問題接踵而至。

中國人均水資源量分布▼

華北的幹旱和暴雨、長江流網域的極端高温天氣、加拿大的山火、利比亞的飓風……等等一系列氣象災害，讓人不禁想起電影《流浪地球》開篇旁白的那句話：" 起初，沒有人在意這一場災難，這不過是一場山火、一次旱災、一個物種的滅絕、一座城市的消失，直到這場災難和每個人息息相關。"

沒有人能置身事外

（圖：《流浪地球 2》）▼

天災年年有近年特别多

頻繁發生的氣象災害，讓所有人強制性地直面大自然恐怖的力量，人們了解氣象的需求，遠遠高于從前。因此關于氣象預測領網域最新的學術成果，也成功 " 破圈 "，成為了各行各業的普通人都開始關注的前沿資訊。

就在這個月，超強台風" 蘇拉 " 以 62 米 / 秒的速度，登陸廣東省沿海；地中海飓風則罕見的襲擊北非海岸，利比亞城鎮被夷平，死傷近萬。而這還只是一個月内的災難，今年西太平洋遭遇的台風還有：超強台風杜蘇芮、強烈熱帶風暴泰利、超強台風卡努等等。

你方唱罷我登場，就沒消停過

（底圖：wiki）▼

飓風過後的利比亞，沿河城區被夷為平地

（圖：twitter）▼

温室效應、全球氣候變暖，這些在各大媒體平台上屢見不鮮的名詞，其實已經深刻地影響了我們的生活。

有人可能問了，全球變暖不就是氣温升高了一兩度嗎，跟極端氣象災害有什麼關系？事實上，全球變暖不是整個地球的大氣統一變化，在某些局部地區會有更明顯的温度升高或降低。我們都知道，氣體的温度與壓力是會相互影響的，而局部地區氣温的變化，就會引起原來相對穩定的大氣環流出現異常。而不穩定的大氣環境更是讓熱帶氣旋、大氣活動的路徑更難以預測。

全球變暖對地球的影響是廣泛而深刻的

而不均勻的温度變化更增加了極端天氣事件的發生概率▼

全球變暖還造成一個後果，那就是蒸發量的增加。逐漸升温的大氣讓大洋上空容納了更多的水汽，再加上預測天氣的挑戰性增加，極端降水往往突然來襲，對于常年降水很多的地區是重大考驗；對于降水較少區網域，則更是重大災害。

尺度範圍巨大的大氣河就常常會造成十分嚴重的洪水

而大氣河的預測卻十分困難

（圖：NASA）▼

45 億歲的地球的大氣系統偶爾的變化

對壽命長度只有百歲的人類來説可能意味着極端巨變

（圖：《天氣之子》）▼

預測未來為什麼這麼難

對天氣的預測，是人類社會古已有之的剛需。

尼羅河河水的漲落，帶給沿岸人民深重災難的同時，周期性的淤泥與穩定的水資源，奠定了人口與農業的基礎，也塑造了人類最早的文明——古埃及文明。

古埃及文明，沿尼羅河畔發展興亡

（圖：壹圖網）▼

在中國北方，草原上不定期肆虐的暴風雪，來時隐天蔽日，去時帶走遊牧民族的牛羊與氈帳，只有能閲讀天氣、保住部落财產的智者，才有資格成為草原的可汗。

有能力應對草原上的風風雨雨

才配稱得上 " 可汗 "

（圖：圖蟲創意）▼

至于農業社會，則更是神化了大自然的各種天氣現象，中原的王朝視風調雨順為國家的生命線，能施雲布雨的龍則成為了我們整個民族的圖騰。總之，不同區網域的人們依據各地的習慣和觀察，總結出諸多規律，這是人類觀測氣象、預測天氣的早期嘗試。

" 龍不抬頭 , 天不下雨 "

（武漢龍王廟圖：圖蟲創意）▼

但是從科學上普遍性的解釋天氣現象發生的原理以及預測方式，還要等到 19 世紀。1854 年，巴黎天文台台長勒弗裏埃繪制出了世界上第一張天氣圖，現代天氣預報體系随之出現。

那時的氣象預報主要是為軍事活動服務的

1865 年 1 月 16 日的氣象圖，巴黎天文台

（圖：Observatoire de Paris）▼

從最早的設想，到公式提出，到戰争中科學家筆算天氣預報。随着人類認識的深入，天氣預報走過了三個時代，天氣繪圖、統計預測以及今天普遍使用的數值模式方法，計算的過程逐漸明了，大氣科學的秘密，逐漸被人類所解開。

1954 年 BBC 有了第一位面向大眾的電視天氣預報員

到今天人們甚至不用蹲守在電視前

僅用可連接網絡的電子設備就能查看天氣預報

（圖：BBC）▼

預測未來，這一在古人看來難以置信的事情，我們正逐漸地将它變為現實。不過，要能精确地預測未來的天氣，仍然十分遙遠。

地球的大氣是一個非常復雜的系統，各個不穩定的因素都會對最後形成的天氣現象造成影響，而這些不穩定因素還會相互作用，給天氣預測造成了極大的困擾。總之，我們離精準預測天氣，隔着數據收集和數據處理能力，這兩座有待解決的大山。

例如與氣溶膠、雲和降水相關的大氣過程就已相當復雜

（圖：NOAA）▼

陸地上有國界，海洋也被分為公海和各國的領海。但這一切無形的界限其實都是我們人類想象出來的。但氣温的升降、空氣的流動，并不遵循人所劃分出的邊界。地球上有七大洲、四大洋，卻只有一片天空。整個地球的大氣活動是一體的，牽一發而動全身。想要做出精準的天氣預報，一定離不開全球合作。

氣旋、洋流不分國界

（圖：NASA）▼

英國人曾經設想通過一個統攝全球的情報網絡加上 " 人肉計算機 " 的方式來做全球的天氣預報，這是超前的設想。實際上這一思路本質上是對的，但要等到遍布全球的數值觀測加上計算機出現才能實現，也就是如今日臻完善的 " 數值模拟 "。

也是現今最主要的天氣預報模式▼

從 1956 年至今，這一天氣預測方法飛速發展。但是近十幾年内，數值模拟技術也暴露出了自身的短板。随着描述的物理過程越來越復雜，數值模式運轉起來所需的龐大計算量要消耗很多的計算資源，數百個節點的超級計算機單次模拟 10 天的天氣，都需要數小時的時間。

第一個天氣預報由第一台計算機 ENIAC 完成

它用了近 24 小時才完成 24 小時預報的第一次計算

（圖：wiki）▼

這是因為大氣運動所受的影響因素太多，陸地、海洋、植被、冰蓋、人類活動等等變量，都會對最終的結果產生影響。數值模式這一天氣預測技術，逐漸接近了它的天花板。

另一方面，随着氣候變化的逐漸劇烈，對氣候對象進行數值模拟的難度大大提升，正是在這一背景下，新的技術開始呼之欲出。

最先進的技術與最復雜的問題

我們知道，氣象預測之所以很難，在于微小的變化借助氣象中的各種反饋機制可以短時間内產生巨大的結果，也就是我們説的 " 蝴蝶效應 "。而要想随時算出公式的結果，就需要更多的數據以及更巨大的算力。

針對傳統氣象預測方法的瓶頸，華為雲提出了一種新的高分辨率全球 AI 氣象預報系統——盤古氣象大模型。

以台風為例，原本預測台風未來 10 天的路徑需要 3000 台伺服器的高性能計算機集群計算 4-5 小時，而盤古氣象大模型只需要10 秒。它的精度，接近甚至超過傳統數值預報方法。大數據、大算力、大模型，是華為雲運用 AI 解讀氣象規律、推動精準天氣預報發展的底層邏輯。

華為雲盤古大模型全球氣象實時預測

（圖：huaweicloud）▼

因為精準預測既離不開計算也離不開數據，而精準詳細豐富的數據其實散布在各個區網域國家。從 1979-2021 年長達 43 年的全球實況氣象數據，被投喂到了盤古氣象大模型的訓練和測試數據集當中，讓盤古在台風等重要的氣象指标的預測上具備驚人的能力。

盤古氣象大模型借助創新的 3DEST 網絡結構，精準獲取了地球上任一經緯度地區的氣象預報關鍵要素，在從一小時到一周的常用時間範圍上，其精度均超過當前最先進的預報方法。

3DEST 是在每一個 transformer 模塊中引入

和緯度、高度相關的絕對位置編碼

來學習每一次空間運算的不規則分量▼

比如 2023 年 5 月的 " 瑪娃 " 台風，盤古氣象大模型提前五天就預報出其将在台灣島東部海網域轉向路徑，為台風頻發地區精準氣象預測的需求提供了更新、更有效的解決方案。

要想為他們賦能更強大的氣象預測能力，就離不開數據合作。盤古氣象大模型的全球模型成果，歐洲中期氣象中心首先上線并對全球開放。此外，由于全球的氣候變化具有不均衡的特性，全球面積最大的大陸與海洋交界位置——西太平洋沿岸，遭受了大量極端天氣的衝擊。

歐洲中期氣象中心還發布了

盤古大模型與歐洲數值模式的對比測試報告

結果顯示前者在精度和極端天氣預報方面都表現出優勢

（歐洲中期天氣預報中心官網圖：ECMWF）▼

泰國每年有 8 個月雨季，為減少極端天氣帶來的損失，泰國氣象局與華為雲合作，共同開發泰國盤古氣象大模型。今天華為全聯接大會的現場，泰國氣象局局長崇帕瑞與華為常務董事、華為雲 CEO 張平安共同啓動泰國盤古氣象大模型的聯合創新。

面向我國南海的廣東深圳，就位于遭受極端天氣衝擊的 " 第一線 "。此前，華為雲宣布将聯合深圳市氣象局，針對強降水預測這一世界難題，以及深圳市未來可能面臨的天氣預測難度更新的挑戰，利用人工智能技術打造更精細的深圳區網域氣象大模型。

有了更精準的預測

就能及時應對，進一步降低災害損失

（深圳 9 月 8 日經歷極端特大暴雨圖：深圳市氣象局）▼

暴雨預測是氣象領網域最難的工作之一，暴雨天氣屬于氣象當中的 " 急性病 "，可觀測預報的視窗可能只有幾個小時。

另外暴雨雲團的空間尺度一般在 20 公裏到 200 公裏之間，而我們現有的觀測高空氣壓、温度和濕度的探空站間距大約在300 公裏左右，當暴雨雲團内部發生劇烈反應的時候，它很有可能不在探空站的觀測範圍，這極大地限制了人類對于暴雨天氣的預報能力。

每年全球由于暴雨造成的經濟損失高達數千億元。華為雲研發團隊結合全球 40 年氣象數據和10 年衞星降水數據，通過 3D EST-3 地球空間網絡訓練優化，打造全新的具備降水預測能力的盤古氣象大模型，可實現對未來 6 小時、24 小時的短期和中期降水預報，模型的降雨量預報精度提升了 20% 以上。

盤古氣象大模型的網絡訓練和推理策略▼