谷歌天气模型MetNet 可预测未来8小时降水量

作者:张伟 来源:原创 2020-03-30

  在最新一期谷歌AI博客中,官方介绍了一款可以快速准确预测未来8小时内将水量的天气模型MetNet,并表示该模型性能优于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)目前使用的最先进的物理模型,MetNet能在几秒钟内对整个国家进行预测,而此前则需要一个小时左右。

  谷歌表示,准确预测从几分钟到几周的天气是一项基本科学挑战,但却有着广泛的影响。许多气象机构采用的当前预报都是基于大气的物理模型,尽管在过去的几十年中有很大的改进,但仍受到其计算要求的约束。而深度神经网络(DNN)则能代替对显式物理定律进行编码,并使用并行计算来学习输入输出的数据。

  MetNet能够自动取用来自多雷达多传感器系统(MRMS),以及NOAA静止环境观测卫星(GOES)系统的测量值,该系统提供了自上而下的大气层云图。并以1公里为范围计算每个覆盖美国的单位区块而每单位区块范围为64*64平方公里。

  谷歌表示,输入资料实际覆盖的单位区块,比起输出资料的单位区块还要大得多,因为其要考虑预测时间内云层和降水区域的变动。

  虽然MetNet能够快速预测出未来8小时内的降水量,准确度方面也胜过HRRR(美国目前正在使用的天气预报系统),但唯一的缺点是,与MetNet相比,HRRR得出的结果更加结构化。

  谷歌研究科学家Nal Kalchbrenner与Casper Sonderby在博客中写道:“我们正在积极研究如何改善全球天气预报,特别是在气候变化迅速影响最为深远的地区,虽然我们展示了MetNet模型,但仍希望通过今后与气象界的合作,带来更大的改进。”

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