高溫?zé)崂?、干旱持續(xù)、暴雨頻發(fā)……在世界各地，全球變暖的當(dāng)下，極端天氣氣候事件頻發(fā)，亟待全人類共同應(yīng)對，特別亟需在前端開展更長預(yù)見期的精準(zhǔn)預(yù)報。6月18日，中國氣象局發(fā)布人工智能全球次季節(jié)—季節(jié)預(yù)測大模型系統(tǒng)“風(fēng)順”（以下簡稱“風(fēng)順”大模型）。

　　由國家氣候中心聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)和上海科學(xué)智能研究院團(tuán)隊研發(fā)的“風(fēng)順”大模型是目前國內(nèi)外首個基于人工智能方法實現(xiàn)次季節(jié)—季節(jié)全球氣候異常預(yù)測的大模型系統(tǒng)，其創(chuàng)新性地引入了海氣相互作用和基于流依賴的集合擾動智能生成技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)面向未來60天全球基本要素和環(huán)流場的預(yù)測。

　　相比于時效兩周以內(nèi)的天氣預(yù)報，15天以上的氣候預(yù)測不確定性更大。然而，15天以上的次季節(jié)—季節(jié)氣候預(yù)測是能源、農(nóng)業(yè)、水利等領(lǐng)域安排生產(chǎn)的重要依據(jù)。受限于次季節(jié)可預(yù)報性來源復(fù)雜，次季節(jié)預(yù)報技巧低，15天以上的次季節(jié)—季節(jié)氣候預(yù)測一直是國際前沿難點，“風(fēng)順”大模型在解決這一氣候預(yù)測難題上展現(xiàn)了一定優(yōu)勢。其關(guān)鍵創(chuàng)新點之一，是在原始大模型的基礎(chǔ)上，引入了基于流依賴的智能擾動生成模塊，從而可以在當(dāng)前氣候系統(tǒng)狀態(tài)下刻畫未來一個預(yù)報時次氣候系統(tǒng)演變的概率特征，進(jìn)而有效地抓住氣候系統(tǒng)物理不確定性。

　　此外，“風(fēng)順”大模型還創(chuàng)新性地納入了海氣相互作用過程，有效提升了對熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩（MJO）的預(yù)測技巧，這也是次季節(jié)預(yù)測最重要的可預(yù)報性來源。通過對比可以得出，基于自主再分析和觀測資料驅(qū)動的“風(fēng)順”大模型對MJO的預(yù)測技巧達(dá)到了32天，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的數(shù)值預(yù)報模式。上述MJO的高技巧預(yù)測也帶來了全球降水預(yù)測技巧的提升。評估結(jié)果顯示，“風(fēng)順”大模型對15天以上全球候平均降水的預(yù)測技巧提升約21%，熱帶地區(qū)提升約17%，熱帶外地區(qū)提升約30%，而這種降水技巧的提升在陸地季風(fēng)區(qū)同樣是顯著的。更為重要的是，“風(fēng)順”大模型具備了在次季節(jié)尺度上預(yù)測極端天氣氣候事件的潛力，例如對熱帶外極端降水事件的概率預(yù)測技巧較傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報模式顯著提升，無論是2022年巴基斯坦降水還是2020年長江流域的“暴力梅”，“風(fēng)順”大模型都展現(xiàn)了出色的預(yù)測技巧。

　　除了作為有力的氣候預(yù)測工具，“風(fēng)順”大模型還具有揭示極端事件氣候物理機制的潛力。不同于傳統(tǒng)的氣候機理研究范式——從觀測中發(fā)現(xiàn)、提出假設(shè)、再以數(shù)值模式驗證，人工智能大模型提供了一種研究氣候機理新的可能，即不需要先驗假設(shè)，而是利用有預(yù)測技巧的信號發(fā)掘多因子協(xié)同影響。以2022年巴基斯坦發(fā)生的強降水為例，“風(fēng)順”大模型利用顯著圖揭示了前期熱帶三大洋相互作用對這次強降水的重要作用。

　　目前，“風(fēng)順”大模型已在中國氣象局智算平臺上完成業(yè)務(wù)測試部署，逐日滾動開展100個集合成員的大樣本預(yù)測，形成了面向未來60天全球基本氣象要素和極端事件的確定性和概率預(yù)報測試產(chǎn)品。

　　當(dāng)前，人工智能等新技術(shù)是推動科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的重要驅(qū)動力量，寓意“風(fēng)調(diào)雨順”的“風(fēng)順”大模型將隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用的深化提供更多高質(zhì)量氣候預(yù)測服務(wù)，幫助公眾科學(xué)應(yīng)對自然災(zāi)害風(fēng)險，助力實現(xiàn)生命安全、生產(chǎn)發(fā)展、生活富裕、生態(tài)良好。

（作者：劉蕊?責(zé)任編輯：張林）