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2020 Google MetNet 神经 天气模型，几秒内预 测全美降水量 METNET 神经天气模型 BAGGINS Google MetNet 神经天气模型，几秒内预测全美降水量 目录_To 1 背景介绍 1 2 Google 必威体育精装版研究 1 3 MetNet 神经天气模型2 4 实验结果4 5 未来方向7 1 背景介绍 准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战，它可以对社会的许 多方面产生广泛影响。 很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型。尽管在过去几十年有很 大的改进，但这些模型本身受到计算要求的限制。并且，它们对物理定律的近似值 非常敏感。 另一种能够克服这些限制的天气预报方法是使用深神经网络（DNNs ）。DNNs 在强大的专用硬件（如 GPU 和 TPU ）上使用并行计算，发现数据中的模式，并学 习从输入到所需输出的复杂转换。 2 Google 必威体育精装版研究 近日，在先前对降水量预报的研究基础上，Google 提出了 MetNet ，这是一种 用于降水预报的神经天气模型。这种 DNN 能够在未来 8 小时内以 1km 的分辨 率预报降水量，时间间隔为 2 分钟。MetNet 的预测时间比 NOAA 目前使用的最 先进的基于物理的模型提前了 7-8 小时。它可以在几秒钟内对整个美国的降水量 进行预测，而 NOAA 需要花费一小时。 网络的输入来自雷达站和卫星网络，无需人工标注。模型输出是一个概率分布， Google 用它来推断每个地理区域的降水率和相关的不确定性。下图提供了该网络 对美国大陆的预测示例。 第 1 页 共 7 页 图 1 MetNet 美国大陆的预测示例 MetNet 模型预测结果与 NOAA 多雷达/ 多传感器系统（MRMS ）测量的地面 真实值进行了比较。MetNet 模型（上图顶部）显示了从 2 分钟到 480 分钟前预 测的每小时 1 毫米降水的概率，而 MRMS 数据（上图底部）显示了在同一时间 段内接收到至少每小时 1 毫米降水的区域。 3 MetNet 神经天气模型 MetNet 不依赖于大气动力学领域的物理定律，它是通过反向传播学习，直接 从观测数据中预测天气。该网络使用由多雷达/ 多传感器系统（MRMS ）组成的地面 雷达站，以及提供大气中云层自顶向下的视图的卫星系统测量得出的降水量估计值。 这两个数据源均覆盖美国大陆，并提供可由网络有效处理的图像类输入。 该模型每 64km*64km 执行一次，覆盖整个美国，其分辨率为 1 km。然而， 与这些输出区域相比，输入数据的实际物理覆盖范围要大得多，因为它必须考虑到 在进行预测的时间段内云和降水场的可能运动。 第 2 页 共 7 页 例如，假设云以每小时 60km 的速度移动，为了作出可靠的预测，捕捉到 8 小 时前的大气时间动态，模型需要 60*8=480km 的全方位空间背景。因此，要达到这 个程度，需要 1024km*1024km 区域中的信息来对中心 64km*64km 补丁进行预测。 图 2 包含卫星和雷达图像（1024 *1024 平方公里）的输入补丁 和输出预测雷达图像（64*64 平方公里） 由于以全分辨率处理 1024km*1024km 的区域需要大量内存，因此研究人员使 用空间下采样器，通过减少输入面片的空间维度来减少内存消耗。同时，在输入中 查找并保留相关的天气模式。然后沿降采样输入数据的时间维度应用时间编码器， 对 90 分钟输入数据的 7 个快照进行编码，编码片段长度为 15 分钟。时间编码 器采用卷积 LSTM 实现，该卷积 LSTM 特别适合于图像序列。 然后，时间编码器的输出被传递到空间聚集器，空间聚集器使