Google DeepMind WeatherNext：提升飓风强度和路径预测

Google DeepMind 的 WeatherNext AI 模型使美国国家飓风中心（NHC）能够预测梅丽莎飓风将在五天前达到5级强度并在牙买加登陆。这标志着历史性里程碑，因为这是首次从1级风速开始预测风暴将达到5级强度。

解决快速增强的挑战

预测“快速增强”——定义为飓风在24小时内风速至少增加35英里/小时——历来因涉及的天气系统规模而困难。传统气象模型通常在路径和强度之间存在取舍：

  • 全球模型： 能有效预测风暴的路径（轨迹），但缺乏分辨率以观察驱动强度的小尺度雷暴。
  • 局部模型： 高分辨率且更擅长预测强度，但缺乏进行准确路径预报所需的全球背景。

WeatherNext 通过在路径和强度预测上均表现出色，弥合了这一差距。该模型由 Google DeepMind 与 Google Research 在 Earth AI 计划下开发，基于数十年的全球天气模式以及极端热带气旋的专门数据集进行训练。

WeatherNext 的性能与能力

WeatherNext 提供概率性预报，而非单一估计。它可以运行 50 种不同的“假设”情景集合，为专家提供更广泛的决策可能性。

在追踪梅丽莎飓风期间，WeatherNext 相较于传统模型展示了更强的预测能力：

  • 早期预测： 当传统模型不确定风暴是以弱系统袭击海地还是向牙买加增强时，WeatherNext 以 80% 的置信度提前五天预测了牙买加的5级登陆。
  • 置信度提升： 该置信度在登陆前三天提升至接近 100%。
  • 季节性表现： 根据 NHC 的年度验证报告，WeatherNext 在 2025 年飓风季中在路径和强度两方面均为表现最佳的单一模型。

实际影响与全球扩展

将 WeatherNext 集成到 NHC 的指导套件中，并与基于物理的模型如 HAFS 以及实时卫星和飓风猎手数据共同使用，为牙买加气象局提供了前所未有的撤离和资源调配提前时间。

“通过提前撤离和更好的准备，这种伤害的减少真的对我们的人民产生了影响。[…] 实际上，它拯救了他们的生命，也保住了他们想要保障的生计。”

— Evan Thompson, Principal Director, Meteorological Service Jamaica

Google 正在将这些研究能力扩展到其他极端天气易发地区，包括：

  • 菲律宾（PAGASA）
  • 台湾（CWA）
  • 印度尼西亚（BMKG）
  • 越南（VNMHA）

未来计划与日本、澳大利亚和印度的机构开展合作。Google 还将此技术集成到针对 NOAA 覆盖地区的 Google Search 天气预报中。

Sources