難以捕捉的蝴蝶

(資料圖片)

世界范圍內(nèi)通行的對(duì)天氣預(yù)報(bào)的方法被稱為數(shù)值計(jì)算，采集足夠多、足夠豐富的氣象數(shù)據(jù)后，把它們代入復(fù)雜方程，得到的結(jié)果就是所謂預(yù)測(cè)，重復(fù)這個(gè)過(guò)程，預(yù)測(cè)就連續(xù)了起來(lái)。

這些方程背后是一些堅(jiān)固的理論，比如流體運(yùn)動(dòng)方程，熱力學(xué)方程和不同介面，氣、水、陸冰物質(zhì)能量交換方程等等，它們代表的物理、化學(xué)規(guī)律是經(jīng)過(guò)嚴(yán)密的計(jì)算和驗(yàn)證的。

但天氣預(yù)報(bào)依然做不到*的準(zhǔn)確。這種數(shù)值預(yù)測(cè)，是通過(guò)已經(jīng)發(fā)生的氣象要素的變化推測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)，它的準(zhǔn)確程度嚴(yán)重受到觀測(cè)數(shù)據(jù)精度的影響。

更何況，隨著時(shí)間、空間尺度的變化，氣象系統(tǒng)的復(fù)雜性將會(huì)劇烈增長(zhǎng)，分析氣象的成因時(shí)一方面會(huì)掛一漏萬(wàn)，另一方面數(shù)據(jù)的誤差也會(huì)更多，這又反過(guò)來(lái)影響了預(yù)測(cè)的結(jié)果。

而當(dāng)尺度大到一定程度時(shí)，氣象會(huì)進(jìn)入一種混沌狀態(tài)。這不是比喻，氣象系統(tǒng)是典型的混沌系統(tǒng)，混沌理論最早就是氣象學(xué)家在1963年提出的。

混沌系統(tǒng)意味著系統(tǒng)非常小的擾動(dòng)也可能造成巨大差別的后果——它的另一個(gè)名字叫蝴蝶效應(yīng)，加利福尼亞的蝴蝶扇動(dòng)翅膀，德克薩斯和墨西哥灣將掀起一場(chǎng)風(fēng)暴。

這就要求對(duì)數(shù)值最開(kāi)始的測(cè)算必須非常精確，然而我們都知道*的精確是不存在的，更何況面對(duì)如此復(fù)雜的氣象運(yùn)動(dòng)，要采集的數(shù)據(jù)種類和數(shù)量實(shí)在太多。

人類對(duì)天氣的預(yù)測(cè)就像努力學(xué)習(xí)蝴蝶的翅膀同風(fēng)暴眼移動(dòng)軌跡之間的關(guān)系那樣，既壯麗，有時(shí)又有些絕望，甚至還帶有一種玄奧的成分。

一面在精確度上構(gòu)建越來(lái)越復(fù)雜的函數(shù)方程組，盡可能收集更多、間隔更短的數(shù)據(jù)，另一面則依賴一種近乎是“直覺(jué)”的經(jīng)驗(yàn)。

時(shí)至今日，所有的天氣預(yù)報(bào)結(jié)果依然由兩部分決定——數(shù)值計(jì)算的結(jié)果，加上預(yù)報(bào)員的判斷。天氣預(yù)報(bào)依然高度依賴人的經(jīng)驗(yàn)。

某種程度上，人類在用自己的感覺(jué)，對(duì)抗大自然的混沌。

超級(jí)計(jì)算機(jī)

因此氣象預(yù)測(cè)呈現(xiàn)出一種詭異的特質(zhì)——因?yàn)橹灰揽咳祟惖慕?jīng)驗(yàn)感覺(jué)，那么總會(huì)遇到失靈的時(shí)候，在一些極端氣候中更是如此，因?yàn)橛嘘P(guān)極端氣候的數(shù)據(jù)太過(guò)稀少，導(dǎo)致人對(duì)它無(wú)法形成連貫的經(jīng)驗(yàn)。

但隨著數(shù)值預(yù)測(cè)精度幾十年來(lái)的提升，目前的天氣預(yù)報(bào)在許多時(shí)候已可以達(dá)到相當(dāng)準(zhǔn)確的程度，中期可用性預(yù)報(bào)時(shí)效已經(jīng)接近10天，而短期的預(yù)測(cè)——比如說(shuō)冷空氣什么時(shí)候到來(lái)，會(huì)降溫多少度，人類已能判斷的十分精準(zhǔn)。這是因?yàn)楸M管總體上全球的氣候環(huán)境變化是混沌的，但在許多微觀層面，比如氣團(tuán)的形成，氣壓的變化，云層運(yùn)動(dòng)的軌跡，正在被越來(lái)越多的函數(shù)和公式形象而準(zhǔn)確的描述。

比如最近在京津冀肆虐的暴雨。

7月29日到8月1日，臺(tái)風(fēng)杜蘇芮帶著豐富的水汽北上，在華北遭到高壓攔截，京津冀地區(qū)出現(xiàn)了歷史罕見(jiàn)的極端暴雨。

極端體現(xiàn)在幾個(gè)方面，首先是量大。河北邢臺(tái)臨城縣降雨量超過(guò)1000毫米，也就是1米，等于這里原本兩年降水量的綜合。其次是時(shí)間長(zhǎng)，從7月29日開(kāi)始一直綿延了近四天，連北京都連續(xù)下了83小時(shí)的雨。河北、陜西、河南等地也連續(xù)兩天出現(xiàn)大暴雨。最后是影響范圍廣，整個(gè)華北都被陰雨籠罩。

天氣預(yù)報(bào)幾乎完全準(zhǔn)確地預(yù)告了這場(chǎng)極端降雨的到來(lái)。這背后是天氣預(yù)報(bào)幾十年來(lái)的巨大進(jìn)步——數(shù)值計(jì)算已經(jīng)從簡(jiǎn)單的方程組發(fā)展成世界上最復(fù)雜的算法之一，畢竟，對(duì)莫測(cè)的天氣的捕捉，數(shù)據(jù)和算法都是越多越好，而為了處理這海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法，超級(jí)計(jì)算機(jī)被引入。

許多人可能對(duì)氣象數(shù)據(jù)的龐大沒(méi)什么概念，在這里可以舉一個(gè)數(shù)字：每一天，中國(guó)的氣象數(shù)據(jù)增長(zhǎng)高達(dá)40TB。我國(guó)建立的一整套立體的天氣觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，有7萬(wàn)多個(gè)氣象觀測(cè)站覆蓋全國(guó)99.6%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間從過(guò)去的1小時(shí)近年來(lái)縮短為1分鐘。

如此巨量的數(shù)據(jù)本身處理起來(lái)就已頗有難度，而把它們同數(shù)值計(jì)算的方程結(jié)合起來(lái)，則幾乎是不可能完成的任務(wù)——復(fù)雜的偏微分方程和浮點(diǎn)計(jì)算都需要消耗大量的算力，特別是天氣預(yù)報(bào)還要求極高的時(shí)效性，種種條件約束下，只有超級(jí)計(jì)算機(jī)能夠滿足需求。

所幸，中國(guó)在這方面走在世界前列。

超算一直是一張中國(guó)名片，比如全世界最快的500臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，中國(guó)就占了162臺(tái)；再比如我過(guò)三次獲得國(guó)際超算應(yīng)用最高獎(jiǎng)——戈登·貝爾獎(jiǎng)，其中的兩次獲獎(jiǎng)內(nèi)容“大氣動(dòng)力框架”和“地震模擬”都和氣象有關(guān)。

目前中國(guó)使用的超算名叫“派—曙光”，它峰值運(yùn)算速度達(dá)到每秒8189.5萬(wàn)億次，存儲(chǔ)能力達(dá)到23088TB，這套完全國(guó)產(chǎn)的超算2018年開(kāi)始服務(wù)后，我國(guó)高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)總體規(guī)模已經(jīng)躍居氣象領(lǐng)域世界第三位。

這還不算完，隨著數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng)和硬件的磨損，超算的服役年限多在6到8年，因此在“派—曙光”之后，新的超算也在陸續(xù)上馬，今年*批新國(guó)家級(jí)高性能計(jì)算（HPC）子系統(tǒng)1已經(jīng)安裝建設(shè)完成，它的性能相比“派—曙光”進(jìn)一步提升，達(dá)到13PFlops，儲(chǔ)存能力也增長(zhǎng)到了76PB。

更多的超算還在路上。

國(guó)產(chǎn)高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“派—曙光”概念圖，圖片來(lái)自國(guó)家氣象信息中心。

“停滯”與新路

總的來(lái)說(shuō)，成百上千顆CPU組成的超算構(gòu)成了天氣預(yù)報(bào)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但它仍有不能做到、或者很難做到的事情。

比如臺(tái)風(fēng)。我們對(duì)臺(tái)風(fēng)杜蘇芮的預(yù)測(cè)，遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到對(duì)特大暴雨預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)程度。國(guó)際上主流的臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)方式均采用了動(dòng)力模型，它根據(jù)大氣物理定律，包括流體動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)等來(lái)模擬大氣運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)的變化。

動(dòng)力模型有許多不準(zhǔn)確之處，這讓大家一開(kāi)始對(duì)杜蘇芮的路徑預(yù)測(cè)五花八門，這個(gè)領(lǐng)域公認(rèn)比較權(quán)威準(zhǔn)確的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心一度認(rèn)為杜蘇芮會(huì)直沖珠三角。

事實(shí)上，臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)一直是個(gè)世界性難題，因?yàn)榕_(tái)風(fēng)在很短時(shí)間內(nèi)可以發(fā)生劇烈的強(qiáng)度變化，而它的路徑又由于處于非常大的時(shí)空尺度上，受多種因素影響而顯得變幻莫測(cè)。

它是一個(gè)典型的混沌系統(tǒng)。

由此數(shù)值預(yù)測(cè)為主的天氣預(yù)報(bào)成為了一種矛盾的綜合體，這讓它能提升的空間盡管巨大，但又十分受限——人們逼近準(zhǔn)確性的方法除了積累經(jīng)驗(yàn)，只有盡可能多地收集數(shù)據(jù)和構(gòu)建越來(lái)越復(fù)雜的函數(shù)，但它的邊際效益正在越來(lái)越強(qiáng)的顯現(xiàn)，更多的數(shù)據(jù)并不能大幅度、全面地提升天氣預(yù)報(bào)在宏觀和微觀尺度上的準(zhǔn)確性，而通用計(jì)算的成本卻在持續(xù)增長(zhǎng)。

到此處，情況仿佛陷入了一個(gè)僵局。海量數(shù)據(jù)，復(fù)雜算法以及高算力需求，讓數(shù)值計(jì)算某種程度上走向瓶頸，但這三個(gè)條件看上去是不是有點(diǎn)眼熟？

似乎有點(diǎn)像大模型的三個(gè)要素？

實(shí)際上，在品玩看到的某個(gè)氣象技術(shù)內(nèi)部研討會(huì)資料上，有專家直接宣稱：人工智能和氣象工作在方法論上是相通的。

既然數(shù)值計(jì)算的公式實(shí)際上并不能窮盡整個(gè)混沌系統(tǒng)里的所有因果，為什么不用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，把海量的數(shù)據(jù)導(dǎo)入其中，讓計(jì)算機(jī)自己來(lái)尋找和學(xué)習(xí)其中的規(guī)律？

這看上去像是一種不可言說(shuō)，又異常玄妙合理的解釋。

人類的*臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC埃尼阿克和*臺(tái)根據(jù)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)打造的計(jì)算機(jī)EDSAC實(shí)際上都用來(lái)進(jìn)行過(guò)氣象學(xué)相關(guān)的科學(xué)計(jì)算，氣象學(xué)的發(fā)展始終和計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步緊密連接——高性能計(jì)算推動(dòng)了氣象科學(xué)的復(fù)雜問(wèn)題的解決，而跳出通用計(jì)算的思路后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大模型看上去是氣象學(xué)和天氣預(yù)報(bào)的一個(gè)非常有趣且合情合理的方向。

實(shí)際上，這次對(duì)杜蘇芮臺(tái)風(fēng)軌跡的預(yù)測(cè)，中央氣象臺(tái)就參考了人工智能大模型的結(jié)果。

另辟蹊徑

氣象大模型并不是隨著去年底生成式AI的火爆才出現(xiàn)的，一直以來(lái)利用強(qiáng)大算力、巨量數(shù)據(jù)和各種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)來(lái)預(yù)測(cè)天氣的大模型就有很多，在國(guó)外比較有名的有英偉達(dá)FourCastNet，DeepMind和谷歌的GraphCast以及微軟的ClimaX，國(guó)內(nèi)最近出圈的則是華為盤古大模型和上海風(fēng)烏大模型，后者來(lái)自上海人工智能實(shí)驗(yàn)室。

盤古和風(fēng)烏都使用了歐洲氣象中心名為ERA5的氣象再分析數(shù)據(jù)集，它提供了過(guò)往60余年，覆蓋地表37個(gè)等壓面的各種氣象數(shù)據(jù)共2000TB。

這些數(shù)據(jù)給大模型提供了發(fā)揮的空間——不再使用精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)的數(shù)值計(jì)算，而是讓AI更靈活地去挖掘數(shù)據(jù)之間的各種復(fù)雜關(guān)系。

盤古構(gòu)建了一個(gè)3D transformer 結(jié)構(gòu)，讓海洋、大氣和陸地的復(fù)雜交互物理過(guò)程融為一體，而過(guò)往的氣候大模型，比如英偉達(dá)的FourCastNet則都采用的2D結(jié)構(gòu)——每個(gè)等壓面為一層，顯然，2D平面沒(méi)有辦法更好反應(yīng)氣象變化的過(guò)程。

根據(jù)品玩看到的材料，華為在這個(gè)3D 結(jié)構(gòu)中使用了*位置編碼，由此明顯加速了模型的收斂，此外，華為訓(xùn)練了四個(gè)基礎(chǔ)模型分別對(duì)應(yīng)1小時(shí)、3小時(shí)、6小時(shí)和24小時(shí)的預(yù)測(cè)，通過(guò)時(shí)域融合的方法顯著減少了過(guò)往模型中由于小步長(zhǎng)、多次迭代造成的誤差。

對(duì)于預(yù)測(cè)老大難臺(tái)風(fēng)，盤古使用了平均海平面氣壓作為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)，其結(jié)果比歐洲氣象局更好。

風(fēng)烏大模型的思路則是用6個(gè)獨(dú)立的編碼器對(duì)不同的氣象參數(shù)（濕度、風(fēng)、溫度等）進(jìn)行編碼解碼，不同變量之間用獨(dú)立的transformer網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

同華為時(shí)域融合減少誤差的方式不同，風(fēng)烏設(shè)計(jì)了一個(gè)緩存空間用來(lái)儲(chǔ)存和回放訓(xùn)練過(guò)程中的結(jié)果，以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)其誤差，從而實(shí)現(xiàn)了更好的預(yù)測(cè)效果。

這些新的氣象大模型預(yù)測(cè)的效果，盡管目前的成果還很初步，公布的成績(jī)也是在一些具體指標(biāo)上好于傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)測(cè)方法，尚需全面的測(cè)試和優(yōu)化，但毋庸置疑它們代表了一種迥然不同于傳統(tǒng)氣象預(yù)測(cè)的新范式。

目前，華為的盤古大模型已經(jīng)在歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心實(shí)現(xiàn)了初步業(yè)務(wù)運(yùn)行，而風(fēng)烏則宣稱是目前最精準(zhǔn)的全球高分辨率AI氣象預(yù)報(bào)模型，提前24小時(shí)對(duì)杜蘇芮預(yù)測(cè)的誤差值為38.7公里，精確度優(yōu)于歐洲中期氣象預(yù)報(bào)中心的54.11公里。

漫漫前路

變革即將來(lái)臨。氣象大模型在許多方面都很有可能顛覆氣象預(yù)報(bào)模式，比如說(shuō)速度。風(fēng)烏用一張GPU在1分鐘內(nèi)就能生成未來(lái)14天全球所有地區(qū)37個(gè)層級(jí)高精度高分辨率氣象預(yù)報(bào)結(jié)果，而盤古的7天天氣預(yù)報(bào)生成時(shí)間只需要9.8秒。

為數(shù)值計(jì)算所建立的實(shí)時(shí)天氣數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)和通用算力基礎(chǔ)設(shè)施將會(huì)因此改變。根據(jù)品玩了解到的氣象局內(nèi)部人士觀點(diǎn)認(rèn)為，盡管短期內(nèi)還僅僅作為一種預(yù)報(bào)參考，但中長(zhǎng)期看，氣象大模型潛力無(wú)疑十分巨大。

現(xiàn)在，這些氣象大模型主要面對(duì)的問(wèn)題或許有兩個(gè)方面，首先是調(diào)優(yōu)。極端氣候等數(shù)據(jù)如何在大模型中被正確標(biāo)注是一個(gè)問(wèn)題，AI模型的擬合能力很強(qiáng)，因此在長(zhǎng)期預(yù)報(bào)中有可能出現(xiàn)錯(cuò)誤，這或許可以稱之為氣象大模型的“幻覺(jué)”。

另外，目前的大模型還沒(méi)有更深的行業(yè) know how 儲(chǔ)備，模型的構(gòu)建都由計(jì)算機(jī)科學(xué)家，而不是氣象專家完成，也就是說(shuō)這些垂直大模型還缺乏“人類反饋”調(diào)優(yōu)。

另一個(gè)問(wèn)題則是老生常談的算力，雖然我國(guó)在超級(jí)計(jì)算機(jī)發(fā)展方面位居世界前列，但大模型所使用的并不是傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)的通用算力，深度網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行需要大規(guī)模的并行計(jì)算，也就是高性能GPU，在這方面我們?nèi)蕴幱诳ú弊訝顟B(tài)。

所幸氣象大模型所直接涉及的算力成本并不高，根據(jù)品玩了解到的情況，幾十張英偉達(dá)顯卡（甚至不需要*進(jìn)型號(hào)）就可以在幾周，至多2個(gè)月的時(shí)間內(nèi)完成模型的訓(xùn)練。這也成為它相較于傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)測(cè)模式的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。

在氣象大模型加持下，“天有不測(cè)風(fēng)云”這句話或許很快將成為一個(gè)偽命題，而有一天，或許我們真的可以同時(shí)預(yù)測(cè)那扇動(dòng)的蝴蝶與狂暴的颶風(fēng)究竟來(lái)自何處，又要去往何方。

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