Jun, 2024
全球神经天气模型预测严重对流环境的闪电快速暴风雨预警
Lightning-Fast Thunderstorm Warnings: Predicting Severe Convective Environments with Global Neural Weather Models
Monika Feldmann, Tom Beucler, Milton Gomez, Olivia Martius
TL;DR近期发布的一套人工智能气象模型能够在几秒钟内预测出与最先进的操作性预测相媲美的多天、中期天气预报，其在局部尺度和级数之间的竖直梯度上需要更高精度的精确性，根据 2020 年全球热点地区的季节性对流性能评估发现，Pangu-Weather、GraphCast 和 FourCastNet 等三个表现最佳的人工智能模型在 10 天的前导时间内，对 Convective Available Potential Energy（CAPE）和 Deep Layer Shear（DLS）的预测结果具有相对的准确性，而且 GraphCast 和 Pangu-Weather 在全球范围内表现最好，能够达到甚至超过 IFS 的性能水平，由于神经气象模型中从垂直压力粗糙层导出的 CAPE 缺乏数值模型的垂直细分辨率，目前的结果表明，人工智能模型中对 CAPE 的直接预测很有前景，这将为快速且低成本的严重天气现象预测开辟前所未有的机遇，通过推进人工智能模型的评估，朝着基于过程的评估方向发展，我们为基于人工智能的天气预报面向灾害驱动的应用奠定了基础。