菠菜发布网:Google透过AI预测天气变化,提供更精细的Nowcast预报

本站特约记者:梦幻补偿礼包
梦幻补偿礼包 9个月前 (01-16) 新闻动态 112 0
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天气的好坏会直接影响我们的日常生活,所以我们也很习惯参考天气预报,来安排工作、行程甚至是周末假期的旅行计划,虽然我们都希望能了解每个小时生活环境周围的天气变化,然而要针对局部地区或以每小时为单位预报天气,仍是个相当有挑战性的任务。



传统预报需6小时运算

在进行天气预报之前,气象单位会透过许多仪器、设备观测多项指标数据,例如使用都普勒雷达测量降雨、气象卫星提供多光谱影像(Multispectral Image),地面观测站也会测量风向、雨量等。然而数据的测量还是会受地理环境限制,例如雷达站的地点与能提供的覆蓋范围,还有某些区域的地型可能会影响雷达、卫星讯号,造成预报的困难。



以美国的天气预报为例,国家海洋与大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)所收集的相关数据资料量约为每天100 TB,并透过超级电脑的大型天气预报程式提供未来10天的全球天气预报。



由于这个程式以物理模拟为基础,除了导入大气动力学(Atmospheric Dynamics)运算之外,并会考虑植被、湖泊、海洋、热辐射等效应,不但单次预报可能要花费6个小时的时间进行运算,也只能将预测范围切分为5 x 5公里区域。



天气预报有赖许多观测数据。上图为卫星云图,下图为都普勒雷达降雨图。(GIF动图,容量:4MB。图片来源:NOAA,NWS,NSSL)



10分钟内完成AI解读预报

先前Google研究团队在透过机器学习判读雷达图像进行天气即时预报论文(Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images,PDF)中提到,他们可以在机器学习的协助下,排除物理模拟的运作方式,单纯利用人工智慧分析雷达图像并作出预测,除了能将预测范围缩小至1 x 1公里区域外,时间区间也能细切为1小时,更棒的是在训练好的人工智慧模型下进行推论(Inference)时的运算需求并不高,大约只需5至10分钟就能完成运算。



由于这样的作法不考虑各种物理因素,只是单纯分析雷达的图像,因此可以将问题当作电脑视觉(Computer vision)来处理,这就是AI运算的强项了。Google的研究人员将天气预报视为图像到图像的转换问题,以卷积神经网络技术(Convolutional Neural Network,CNN)来处理。

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CNN通常由多层处理列组成,每层会将输入的图像透过卷积滤镜(Convolutional Filter)转换为新图像输出,其中可能会改变图像解析度,或是进行检测边缘、辨识有意义的图案等等。为了增加运算效率,研究人员也导入U-Net CNN,它会在处理图像过程中迭代降低通过U-Net的图像解析度,并再处理完成后再扩展回较高的解析度。



在训练的过程中,研究人员采用2017年至2019年期间的美国大陆气象观测数据,并以4周为区间切分多段,每段的前3周用于训练模型,第4周则用于评估成果。



这种方式所进行的天气预报具有一定精准度,与实际情况相当接近,但是到当预测的时间超过6小时之后,结果的准确度就被NOAA的高解析度快速更新(High Resolution Rapid Refresh,HRRR)预测方式超越。



图A为U-Net的整体运作流程,图B、C、D分别代表Basic、Down-Sample、Up-Sample区块内进行的运算。(图片来源:Google,下同)



使用AI分析(右)的结果与实际情况(中)相当接近,在6小时内的准确度也比HRRR(左)高。(GIF动图,容量:25.3MB)



Google已经于搜寻网页中提供以小时为单位的天气预报,未来可望导入技术提升即时预报的准确度。



使用人工智慧进行预测最大的优点,就是可以即时得到结果,不像HRRR需要等待1至3小时的运算时间,然而因为影响天气的因素相当多,很难单从2D图像推测,因此人工智慧适合用于短期的即时预报(Nowcast),而HRRR等大型数值模型则能更精准做出长期预报(Forecast),研究人员也期望可以结合2种不同技术,达到更理想的预测成果。



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