揭示NVIDIA Earth-2实现天气预报准确性和成本效益背后的奥秘

在 NVIDIA Modulus 中训练 CorrDiff

本文在示例中展示了超分辨率和新通道合成，以训练 CorrDiff 将台湾周围 25 公里的 ERA5 数据转换为 2 公里数据。

这一数据由台湾气象部门（CWA）使用高分辨率区域数值天气预报模型生成。该数据集在 CC BY-NC-ND 4.0 许可证下可用于非商业用途，并且可通过 NGC 下载。有关该模型的具体说明，请参阅 /NVIDIA/modulus GitHub 资源库中的“入门”部分。

NVIDIA Modulus 除易于使用外，另一个关键优势就是性能优化。目前，在 NVIDIA Tensor Core GPU 上训练 CorrDiff 需要 2 千至 3 千 GPU 小时。CorrDiff 团队正在进一步优化训练程序，以将在类似硬件上生成一个超分辨率样本的时间缩短到只需几秒钟。

通过 Modulus 推理 CorrDiff

图 1. 通过 CorrDiff 方法实现基于生成式 AI 的降尺度

资料来源：《用于公里尺度大气降尺度的残余扩散模型》

有关生成样本并将其保存到 NetCDF 文件的更多说明，请参阅 /NVIDIA/modulus GitHub 资源库。运行推理需要为回归和扩散模型设置 Modulus 的 checkpoint。这些 checkpoint 将作为训练流程的一部分而保存。

了解更多信息并获取访问权限，请参阅 NGC 目录中的 CorrDiff 推理包。

追踪台湾上空的风暴

通过如下将 CorrDiff 用于解决极端天气问题的示例，本文将介绍追踪台湾上空风暴所面临的挑战。

虽然全球 AI 预报模型在预测风暴路径方面表现出色，但由于其分辨率有限，仅为 25 公里，无法捕捉精细尺度细节，而这些细节通常包含对风暴相关损害至关重要的最强风力和降水。

在 25 公里的分辨率下，ERA5 输入数据中的台风结构往往没有得到充分的解析，导致对其规模和强度的描述不准确。此外，ERA5 还缺少与物理危害相关的风眼墙和雨带的关键空间细节。

台湾是全球最潮湿的地区之一，年降雨量达 2600 毫米（约为全球平均降雨量的 3 倍），年均灾害成本高达 6.5 亿美元。造成这一经济负担的原因是季节性台风给岛上带来大量降雨，导致大面积洪涝，造成生命和财产损失，并且需要进行大规模疏散。

灾害风险是反映灾害严重程度和频率、暴露在灾害中的人员和资产数量及其易受破坏程度的综合指标。图 2 是政府间气候变化专门委员会（IPCC） 2022 年第六次评估报告中关于影响、适应性和脆弱性的示意图。

图 2. 日益复杂的气候相关风险

资料来源：IPCC AR6，WG2，第1章，第146-147页

台湾灾害防救科技中心（NCDR）概述了台风应对计划的四个阶段（图 3）。

图 3. 台风应对计划的四个阶段（来源：NCDR）

前两个阶段，即启动和准备阶段，主要是分析风险和发布灾害警报。第 3 和第 4 阶段，即响应和恢复阶段，专门用于监控灾害和实施应对措施。

NVIDIA 技术则能够应对这些挑战。

AI 天气预报的增强功能可强化第 1 和第 2 阶段的风险分析。通过改进天气预报技术，特别是通过更高的分辨率和更大的集合，就可以更加全面地评估暴露风险。

NVIDIA 开创性的生成式 AI 扩散模型—— CorrDiff 模型，正是在台湾气象部门（CWA）纳入了雷达数据的高分辨率 WRF 数据和欧洲中期天气预报中心的 ERA5 在分析数据上训练而成的。

通过 CorrDiff，台风等极端天气现象预测可以从 25 公里分辨率显著提高至 2 公里分辨率。

图 4. 台风“灿都”的超分辨率图

在这篇文章中，已经证明了通过将 ERA5 从 25 公里降尺度到 2 公里，可以探索更多的本地预报情景，从而清晰地描绘出风暴的最好情况、最坏影响和最有可能的影响。

图 5. 台风路径预测集合

评估不确定性至关重要。然而，在有限的计算资源条件下，必须在集合预报成员的数量和分辨率之间做出权衡。NCDR 制作的预报由大约 200 个不同分辨率的集合成员组成。

CorrDiff 等先进 AI 技术的加入带来了一场重大的变革——即能够在单个 GPU 节点上近乎实时地将集合预报成员数量扩展到数千个。

台湾气象部门前负责人郑明典在谈到 NVIDIA 生成式 AI CorrDiff 模型的变革潜力时，强调了其彻底变革天气预报的强大能力。郑明典强调 CorrDiff 能够生成公里尺度的天气预报，使社会能够以前所未有的准确度预测极端天气事件的细节特征，从而帮助减灾工作开展。

台湾灾害防救科技中心主任陈宏宇对此表示赞同，并强调了 CorrDiff 对于应对前所未有的各种自然灾害影响方面具有重要意义。他表示 CorrDiff 是一项保障公共安全的创造性解决方案。

实现 AI 气象普及化并赋能气候技术

总而言之，NVIDIA Earth-2 实现了气象信息获取的普及化，体现了将气候科学的影响范围扩展到学术界之外的现代举措，使决策者、企业、记者和民众都能轻松获取气候信息。

作为基于 NVIDIA 生成式 AI 技术的先进降尺度模型，CorrDiff 在各个领域都大有可为：

在金融服务领域，CorrDiff 可以帮助用户在风险评估和资产管理方面做出明智决策；

在能源领域，CorrDiff 的精确降尺度功能可实现更好的资源分配和基础设施规划，这对优化能源生产和分配至关重要；

政府机构可以使用 CorrDiff 加强备灾和救灾工作；

个人用户可以通过更准确的本地化天气预报感受到 CorrDiff 对日常规划和安全保障的影响。

凭借自身出色的适应性和效率，CorrDiff 可以帮助产出具有可执行性的洞察和精准的预报，助力构建建设一个更具应变能力的世界。

以上就是本期的全部内容，本系列文章到此也将告一段落。未来，NVIDIA Earth-2 将持续为生成式AI推动的气候技术发展注入新活力，通过实现准确且具成本效益的天气预报，增强对气候变化的认知与应对能力，助力构建更美好的环境和更可持续的未来。

审核编辑：刘清