AI 预测台风精度或大幅提升，谷歌天气预测模型登上 Nature 并开源

过去 50 年热带气旋灾害已致全球约 77.9 万人死亡、1.4 万亿美元经济损失，台风等长期威胁沿海地区，更早更准确预测其路径、强度和风圈范围至关重要。谷歌 DeepMind 等机构在 Nature 发表论文，公布 AI 模型 WeatherNext Cyclones，该模型可生成最长 15 天的全球天气和气旋情景，预测路径、强度及风圈半径，能平均提前一天或更多时间达到与现有模型相当的准确水平，还可在同一套全球 AI 模型中同时预测台风路径、强度和风结构，生成多种未来情景以反映预测不确定性。该模型采用全球天气分析数据（1979-2018 年 ERA5 再分析数据）和历史热带气旋资料（IBTrACS 资料库）双重数据训练，通过端到端训练近 20TB 全球大气数据和近 5000 场历史风暴数据库学习大气演变规律。与现有领先业务气象模型对比评估显示，其在路径、强度、风圈半径预测上优势稳定，强度预测能力超高分辨率区域模型 HAFS，与现有模型融合可提升整体预报表现。研究团队还公开了相关代码、预训练权重及轻量版本，同时强调模型目前为实验性工具，不能替代正式预警。