GenCast 是 DeepMind 推出的高分辨率 AI 天气预测模型，使用生成式 AI 技术对天气进行概率性预测。
传统模型如 ECMWF 的 ENS 系统，基于物理学原理运行，需要强大的计算资源才能生成概率性预测。然而，这些模型计算时间较长，对于极端天气事件的预测能力仍有限。此外，面对气候变化引发的极端天气增多，现有模型在精度和效率上难以满足决策者的需求。
GenCast 在预测精度上全面超越传统系统。在测试中，它在 97.2% 的预测目标上表现优于 ECMWF 的 ENS 模型，尤其在超过 36 小时的预测范围内，其准确率达到 99.8%。对于极端天气事件，如热浪、寒潮和台风路径，GenCast 的预测更为可靠，为防灾减灾提供了宝贵数据。
- 它可以生成一组 50+ 个预测，模拟未来天气的可能变化轨迹。
- 与传统天气模型相比，GenCast 在精度和计算效率上均显著提升，可预测未来 15 天的天气情况和极端天气风险。
- 使用 Google Cloud TPU v5，每次生成完整的 15 天预测只需 8 分钟。
- 与传统基于物理的天气模型相比，GenCast 更快且计算成本更低。
1. 高精度天气预测
- 准确性超过传统模型：
- 与目前全球顶级天气预测系统 ECMWF 的 ENS 模型相比，GenCast 在 97.2% 的预测目标上表现更优。
- 在超过 36 小时的预测范围内，其准确率达到了 99.8%。
- 极端天气预测：
- 能更好地预测热带气旋、极端温度（热浪或寒潮）以及高风速等极端天气事件。
- 在预测热带气旋（如台风、飓风）、极端温度和强风时表现优异。
- 提供的路径预测范围更准确，有助于提高防灾减灾的决策效率。
- 全面的概率性预测：GenCast 不仅提供单一预测结果，还生成多种可能的天气发展路径，通过模拟不确定性为决策者提供更全面的信息。这种能力在极端天气事件中尤为重要，帮助制定精准的应对策略。
2. 预测范围与分辨率
GenCast 的技术核心是生成式 AI 模型，它在地球的球面几何基础上进行了特殊优化，能够生成复杂的天气概率分布。模型以 ECMWF 的 ERA5 数据为训练基础，涵盖 40 年的历史天气数据，包括温度、风速和气压等多维变量。这种深度学习和大数据结合的方法，使 GenCast 能够直接学习全球天气模式，并在高分辨率（0.25°）上进行精准预测。
- 覆盖全球，分辨率高：
- 使用 0.25° 高分辨率，能捕捉更细致的天气变化。
- 时间范围：
- 提供最长 15 天的天气预测，对中期天气趋势进行准确估计。
3. 快速计算与高效率
- 快速生成预测：
- 利用 Google Cloud TPU v5，每次完整生成 15 天的天气预测仅需 8 分钟。
- 每个预测可以同时并行计算，相较于传统基于物理模型的 ENS 系统（需要超算数小时），效率提升显著。
- 生成式AI技术：
- 基于扩散模型，适配地球球面几何，能够生成复杂的概率分布，提供多种可能的天气发展路径。
4. 面向多种应用场景
- 极端天气管理：
- 预测极端天气的可能性和影响范围，有助于政府和机构在灾害发生前采取措施，降低损失。
- 可再生能源规划：
- 在风能预测实验中表现更好，为风力发电的可靠性和规划提供支持。
- 社会公共服务：
- 有助于改进交通管理、粮食安全计划、灾害响应等领域的决策。
5. 不确定性的平衡
- 概率性预测：
- 提供多种可能的天气场景，帮助决策者更好地理解和应对天气变化的不确定性。
- 在不夸大或低估预测信心的情况下，准确衡量预测结果的不确定性。
6. 对比传统系统的优势
- 性能更优：
- 在 1320 种不同变量和时间范围的测试组合中，GenCast 超过传统 ENS 模型的表现。
- 效率更高：
- 计算时间显著缩短，成本大幅降低，提升了预测的可用性和实时性。
7. 开放性与合作
- DeepMind 将 GenCast 的模型代码、权重和预测数据开源，以促进气象和气候研究。
- 即将发布实时和历史预测数据，方便研究人员和机构整合到各自的模型和工作流中。
- 鼓励与学术界、气象机构、可再生能源公司及其他非营利组织合作，共同推动社会效益。
