加拿大发布数值天气和环境预报的人工智能集成路线图_新浪财经

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10月7日，加拿大环境与气候变化部（Environment and Climate Change Canada）发布《数值天气和环境预报的人工智能集成路线图》（Artificial Intelligence Integration Roadmap for Numerical Weather and Environmental Predictions），概述了如何将人工智能（AI）集成到加拿大环境与气候变化部的研究-开发-业务（R-D-O）生产链中，进行天气和环境预测。

1 AI集成目标

将AI集成到R-D-O工作流程和生产链中，以进行天气和环境预测。这包括将AI方法应用于现有系统，开发新的AI驱动工具以提高预测准确性，以及将AI技术与传统气象和环境预测方法无缝融合。识别AI带来变革性变化的潜在活动、挑战和机会，确保从研发到业务部署的每一步都得到严格执行，从AI创新中受益。

2 关键的优先事项

人工智能集成的优先事项包括：①增强资料同化和建模框架，包括通过结合数值方法和机器学习的混合方法。②加速向所有尺度的集合预报方法过渡。③通过临近预报和快速循环数值预报系统帮助改进甚短期预报。

3 AI优先级策略

为了将AI集成到R-D-O工作流程中，优先级策略需平衡以下3个核心因素：

（1）可行性和专业知识。评估所需算法和计算环境的复杂程度。对当前可用的AI技术进行实验开始，根据需求进一步发展专业知识。考虑用于训练和验证AI模型的数据集的可用性和质量，以保证可靠的推理和评估系统。

（2）服务附加值。AI集成工作的主要驱动力是改进预报以及增强天气和环境相关产品和服务，提高时效性、准确性和可靠性。

（3）成本和能源附加值。限制预测系统的计算成本和能源消耗，使其运行更具可持续性和成本效益，并继续为关键任务活动提供高质量信息。

4 将AI集成到生产链中

该路线图介绍了AI集成在数值天气和环境预报生产链中可以改进的领域。

（1）观测和资料同化。AI可以在改进观测质量控制和误差估计方面发挥重要作用，并帮助估计仪器未直接观测到的一些关键参数。将AI方法嵌入当前和即将推出的资料同化算法中。在观测方面，AI可以帮助加速、增强或启用新的观测算子。在集合预报不确定性估计方面，新的和计算成本较低的建模方法可以创建大型集合预报，减少预报误差估计中的噪声。借助适用于混合中央处理器-图形处理器（CPU-GPU）平台的资料同化算法，能够更好地处理先进数值模式日益增长的计算需求和不断增长的观测数据量。

（2）数值预报。目前可用的AI模型在相似分辨率下能够达到或超过物理模型的质量，并仅耗费小部分时间和能源。目前，在AI系统能够提供当前基于物理的模型的优势、准确性和可靠性之前，基于物理的模型仍将是加拿大天气和环境预报系统的核心。作为第一步，将优先考虑采用现有的开源AI系统，目标是：①获得将AI系统集成到业务环境中的经验；②了解业务部署AI系统所需的计算资源；③为预报员提供额外的替代数据源。

（3）后处理和专业产品。随着AI的出现，更新的有前途的后处理技术正在显现，可以大幅提高预报的分辨率（降尺度），基于天气状况纠正预报误差（统计校准），增加集合预报成员数量来表达预报不确定性，或为高影响事件生成复杂诊断。

（4）数据。AI适配数据应可用于训练、模型开发、测试和验证目的。加拿大需要投资特定的AI相关研发活动的数据生成。

(全球变化研究信息中心)

（转自：全球变化研究信息中心）

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