谷歌DeepMind发布WeatherNext 3，逐小时5公里分辨率预报

会懂网AI资讯，9月5日，9月3日，谷歌DeepMind与谷歌研究院发布全球AI天气预报模型WeatherNext 3。该模型可每小时生成一次预报，温度、湿度等关键地表变量分辨率达5公里，较上一代WeatherNext 2的25公里提升约五倍，目前已接入谷歌搜索、地图、Gemini应用与谷歌云平台。

WeatherNext 3的核心变革在训练数据。多数AI天气模型基于数值天气预报数据训练，而这些物理模拟本身带有约6小时的数据滞后，会给降水、地表温度等快速变化变量引入偏差。WeatherNext 3改为直接摄入实时地球静止卫星马赛克影像，卫星数据约1小时即可到达，因此能每小时刷新一次预报。
在分辨率上，模型采用多分辨率输出：地表温度与湿度5公里，其他地表变量10公里，风速等大气变量25公里。架构方面沿用函数生成网络（FGN）路线，潜变量维度从768提升至1024，网格Transformer层数从24层加深至32层，可生成15天、64成员的集合预报。
精度上，谷歌报告中长期全球降水预报相对IMERG的CRPS改善最高达60%，相对MRMS雷达产品改善30%，相对雨量计改善10%；提前一天以上的降水预报准确率最高提升50%。在独立于训练的站点评估中，2米温度预报较WeatherNext 2改善最高30%，较ECMWF ENS改善最高40%。
模型还新增面向可再生能源的变量：可预报100米高度风速（接近风机轮毂高度）用于风电出力估算，以及高分辨率云量与太阳辐射用于光伏电站评估。这些数据通过BigQuery、Earth Engine与谷歌云开放，有望让拉美、非洲与亚太等缺乏超算资源的地区获得高保真预报。