WeatherNext 2：谷歌DeepMind与Google Research联合研发的新一代AI天气预报模型

WeatherNext 2是谷歌DeepMind与Google Research联合推出的新一代AI天气预报模型，核心采用创新的Functional Generative Network（FGN）函数生成网络架构，实现运算效率与预报精度的双重突破——运算速度较前代提升约8倍，可生成每小时分辨率的精细化预报数据；从单一初始气象状态即可推演出数百种天气发展情景，单条情景推演在单个TPU上耗时不到一分钟。在0—15天预报周期内，模型对温度、风速、湿度等99.9%的气象变量预测精度全面超越前代。

WeatherNext 2核心功能：

1、高精度精细化预报：

覆盖0—15天预报时段，支持每小时分辨率的气象数据输出，在温度、风速、湿度等核心气象变量上的预测准确性全面超越前代模型，满足高精准度气象服务需求。

2、倍速级运算效率：

基于FGN创新架构，运算速度较前代提升约8倍，单条天气情景推演在单个TPU上耗时不足一分钟，大幅缩短预报计算周期。

3、多情景概率推演：

从单一初始气象状态出发，可生成数百种物理合理的天气发展情景，为气象研判提供多维度参考，提升预报决策的科学性。

4、极端天气精准预警：

强化低概率灾难性天气事件（如台风、强降雨）的识别能力，助力提前预判极端天气风险，提升灾害预警响应效率。

5、全平台数据整合与服务：

预测数据已上线Earth Engine、BigQuery平台，方便科研与开发人员调用；同时通过Google Cloud Vertex AI开放定制模型推理早期访问计划，支持个性化预测需求。

6、多场景应用落地：

已集成至Google Search、Gemini、Pixel Weather及Google Maps Platform Weather API，未来几周内还将应用于Google Maps天气信息模块，全面覆盖消费者端天气服务场景。

WeatherNext 2技术原理：

1、函数空间噪声注入机制：

向FGN模型输入32维低维噪声向量，通过条件归一化层将噪声作用于整个网络，实现全局一致的气象情景变异性生成，确保从单一初始状态衍生的数百种天气情景均符合物理规律。

2、图神经网络（GNN）架构设计：

采用GNN编码器 – 解码器结构，将传统经纬度网格映射为球面二十面体网格的潜在空间，借助Graph-Transformer处理器高效捕捉气象变量间的复杂空间依赖关系，提升非线性气象过程的预测精度。

3、多阶段递进式训练策略：

模型训练分多阶段推进：先基于ERA5气象数据集完成预训练，再用HRES-fc0数据进行微调优化，最后通过自回归训练实现多步滚动预测，通过全链路损失计算持续迭代模型性能。

4、边缘 – 联合分布协同预测：

虽仅针对温度、风速等单一变量的边缘分布训练，但模型可自主学习捕捉多变量间的复杂耦合关系，实现联合分布的精准预测，生成更全面的气象系统演变数据。

5、高分辨率与高效率协同优化：

在保障每小时分辨率精细化预报的同时，通过架构层面的轻量化设计与运算流程优化，实现单TPU分钟级推演，兼顾预报精度与计算效率。

WeatherNext 2典型应用场景：

1、消费者端天气服务：

集成于Google Search、Gemini、Pixel Weather等平台，为用户提供高精度、高分辨率的日常天气查询服务，提升生活出行决策效率。

2、企业与开发者定制化应用：

依托Earth Engine、BigQuery数据平台及Vertex AI定制化服务，赋能企业开发行业专属应用，例如优化物流路线规划、提升供应链气象风险管控能力。

3、气象机构与灾害预警：

为气象部门提供多情景天气推演数据，助力极端天气事件的早期识别与研判，提升洪涝、台风等灾害的预警响应速度与防控精准度。

4、能源与农业领域优化：

为风电、太阳能等可再生能源调度提供高精度气象数据，提升电网稳定性；同时为农业种植、收获计划制定提供中期天气预报支持，降低气象灾害对农业生产的影响。

5、气象科学研究与创新：

开放高精度预报数据接口，为气象学研究提供丰富的实验样本，推动天气演变机制、气候模型优化等领域的科研创新。

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