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Allen AI (Ai2)·· 10 小时前同新闻AI 评分59

Ai2 发布 HiRO-ACEv2:以约 1/300 成本模拟 3 km 分辨率极端天气

HiRO-ACEv2: Simulating extreme weather at 3 km resolution for a fraction of the cost

AI 导读

Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2,其降尺度模型 HiROv2 可同时预测多个高分辨率气象场,并提升极端事件预测能力。在给定粗化的 X-SHiELD 数据时,HiROv2 对目标模拟的高分辨率统计量匹配误差在 3% 以内,即使事件在百万数据点中仅出现一次;它还能估算热带气旋总能量,包括训练中未见的风暴。

同一新闻,精选展示《Ai2 发布 HiRO-ACEv2:以约 1/300 成本生成全球 3 km 极端天气数据》

正文 · AI 翻译

我们推出 HiRO-ACEv2,这是我们高分辨率输出 Ai2 气候模拟器(HiRO-ACE)系统的最新更新。HiROv2 能够以高精度重现极其罕见的降雨、风力和气压事件,而整个系统能够以约 X-SHiELD 三百分之一的成本生成全球 3 公里气候数据,X-SHiELD 是一个高分辨率全球大气模型,能够显式模拟风暴和其他小尺度天气。

于 2026 年早些时候推出的 HiRO-ACE 包含两部分:ACE,一个以较粗的 100 公里分辨率运行的 AI 模型;以及 HiRO,一个将这些粗分辨率输出锐化为精细 3 公里细节的模型。HiRO-ACEv2 最大的变化是新的降尺度模型 HiROv2,它现在能够 1)同时预测多个高分辨率场,而不仅仅是降雨,因此能够捕捉更广泛的极端天气;2)在预测极端事件方面具有更高的技巧。

HiRO-ACEv2 的主要关注点是很好地模拟极端事件。我们对 HiROv2 训练方式的改变提高了它重现最强降雨、风力和气压值的能力。当给定粗化的 X-SHiELD 数据时,它能够将目标模拟的高分辨率统计量匹配到 3% 以内,即使对于百万个数据点中才出现一次的极其罕见事件也是如此。它还能准确估算热带气旋的总能量,包括训练中从未见过的风暴,并生成具有真实风眼和雨带飓风,尽管风眼周围的风力和气压仍比 X-SHiELD 中略显不对称。此外,HiROv2 能够真实地生成沿山坡下泄的强风。

我们还为该系统的 ACE 训练了一个更新版本。在为期 10 年的模拟中,其飓风、平均气候模式以及降雨、风力和气压的总体分布都与 X-SHiELD 吻合良好。这告诉我们,ACE 的粗分辨率模拟是生成长期高分辨率气候数据的坚实基础。

将 HiROv2 和 ACE 结合在一起,我们生成了整整一年的全球 3 公里数据。其统计量与 X-SHiELD 密切匹配,尽管 HiRO 是基于 ACE 自行运行的模拟而非真实的 X-SHiELD 数据工作的。在 10 年的运行中,HiRO-ACEv2 的飓风能量与同期 X-SHiELD 的相当,该运行的快照显示了各种其他极端事件,与 X-SHiELD 中的类似。

总体而言,HiRO-ACEv2 为研究人员提供了一种灵活且廉价的方式,可以生成 10 年或更长时间内极端事件的多种版本的高分辨率降雨、风力和气压数据。用它生成全球高分辨率数据的成本大约比运行 X-SHiELD 低 300 倍。如果只需要一个区域,根据区域大小,节省的成本可能超过一百倍。我们还在开发 HiROv2 的精简版本,可能使其速度再提高十倍以上。

我们未来还有工作要做:因为 HiRO 是从 X-SHiELD 学习的,它只能与为匹配 X-SHiELD 而调优的 ACE 版本配合使用。这意味着它目前还无法为其他气候生成高分辨率数据,例如更温暖的未来或 ERA5 等数据集中的历史记录。接下来,我们计划在新的 X-SHiELD 数据集上进行训练,包括一个模拟全球升温 4°C 的数据集,以便该系统能够处理不同的气候。我们还计划增加近地表温度以及冰雪等输出,这将带来更多用途,例如积雪预测。

可视化并使用 HiRO 输出

为了让大家无需运行任何推理就能轻松查看 HiRO 生成的内容,我们构建了一个网页演示,将 HiROv1 和 HiROv2 预生成降水、风和海平面气压输出与它们所训练基于的模拟 X-SHiELD 并排展示。该演示补充了我们技术报告中的定量比较:它提供了对输出效果的快速视觉检查,并让用户放大自己感兴趣的区域来判断该区域的性能。 

如需更深入的分析,这些模型可供下载,我们的教程 notebook 会逐步介绍如何运行它们。

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来源:Allen AI (Ai2) · allenai.org