轉發于 氣象學家 

安德魯•布盧姆：氣象預測長期以來是供所有人使用的公共品，如今它可能會被私有化。

安德魯•布盧姆

■幾年前一個霧蒙蒙的晚上，在歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather forecasting)，我觀看了世界上最先進的計算機天氣模型之一進行它每日兩次的的近期大氣狀況檢視。

當我面前的屏幕閃爍著平淡無奇的狀態信息時，大廳那頭的超級計算機每秒處理著數萬億個變量。在兩個多小時的時間里，它利用物理方程將最新的天氣觀測結果轉化為未來14天的高清天空圖像。這將為世界各地氣象學家預測天氣提供原始材料——對人們外出穿衣的選擇、噴氣式飛機的飛行或躲避風暴都很有用�，F代氣象預報是科技合作的驚人成就，這個系統是在過去半個世紀里花費很大氣力搭建起來的。

因此，當谷歌(Google)旗下DeepMind的科學家本周在《科學》(Science)雜志上發表一篇論文，暗示氣象預報系統的超凡地位可能很快就會成為過去時，這挺讓人意外的。人工智能可能即將帶給我們一種新的天氣預報范式。谷歌的GraphCast系統不是基于物理定律，而是基于對過去39年天氣的分析。它不是在排球場大小的超級計算機上運行，而是在一臺筆記本電腦上運行。它不需要花兩個小時，只需要花不到一分鐘。它不是“數值天氣預報”（NWP，支撐現代氣象預報的技術），而是“基于機器學習的天氣預報”，這是一種全新的方法，其初期結果已經顯現出驚人的潛力。

不要指望天氣預報的質量會立即提高。不要指望谷歌會取代英國氣象局(Met Office)。還沒有到那個地步。但是，人工智能再一次以驚人的效率和生猛趕上了現有技術的效果，這讓專家們對其潛力遐想無限。就天氣預報而言，這可能意味著更準、更精確，能預測未來更多天的天氣。這甚至可能從以月為單位的季節性預測拓展至預測更長時間跨度的氣候模式。

在某些方面，GraphCast的方法是對過去的一種回歸。1922年，英國數學家劉易斯•弗里•理查森(Lewis Fry Richardson)提出了天氣預報的設想。理查森夢想著用足夠快的速度——即能夠對未來天氣進行預測的速度——演算挪威氣象學家威廉•比耶克內斯(Vilhelm Bjerknes)的方程式。這在當時意味著需要將6.4萬名計算人員召集到一個體育館里，但按照這種方法，氣象學家將擺脫更早先的低效方法，即通過比較過去和現在的天氣圖來猜測未來天氣。

理查森當年沒有谷歌，但GraphCast是使用歐洲中期天氣預報中心生成的歷史數據集進行訓練的，本質上是對1979至2017年間大氣狀況的連續模擬。該模型需要兩個最新的地球天氣狀態——當前時間和6小時前——以便預測未來6小時的天氣狀態。但是，雖然這項工作效率驚人，但數據處理仍然依賴于歐洲中期天氣預報中心的龐大技術基礎設施。

它還要求首先收集數據，這仍然是由衛星艦隊、成千上萬的氣象站和其他各種觀測工具完成的，這些工具主要是由各個國家氣象組織操作的，一個多世紀以來，這些組織一直將交換數據作為一種原則和政策�，F在，這一切都有可能改變。

事實上，最近發表在《科學》雜志上這篇論文的腳注披露了兩個突出的事實。這項研究由谷歌DeepMind和Alphabet資助，幾位受雇于谷歌的作者已經就研究結果提交了臨時專利申請。雖然這是意料之中和顯而易見的，但它標志著對天氣預測歷史慣例的重大背離。過去幾年，私人觀測出現了蓬勃發展，有了微型衛星、氣球以及將手機元數據應用于氣象感知。它預示著自第二次世界大戰以來一直維持的國際天氣秩序的崩潰。

目前，GraphCast仍然完全依賴于這個系統的輸出。但它是一家私營公司的產品，這一事實打破了傳統。其他人也嘗試過，但都沒有取得太大的成功。谷歌搜索算法以及其他技術的驚人發明已經砸了許多其他行業的飯碗。但天氣是另一回事。對現行氣象預測范式的改變，與其說是一個行業對一個行業的取代，不如說是一種私人物品對一種公共物品的取代。

毫無疑問，改善天氣預報質量是有價值的。不同的是，這種價值創造出來就不是為了讓我們所有生活在地球大氣層懷抱中的人共享的，而且此際我們正日益受到日益嚴重的極端天氣威脅�！� 

來源：新媒體