谷歌DeepMind发布WeatherNext 3：每小时刷新5公里全球预报

核心事实

谷歌DeepMind与谷歌研究院近日发布新一代AI天气模型WeatherNext 3。该模型直接以全球地球同步卫星实时拼图作为输入，每小时重新初始化一次，可输出最高0.05°（约5公里）分辨率的2米温度与露点预报，并针对原始气象站观测数据进行专门训练，而非仅依赖再分析网格。据谷歌AI介绍，Brightband的独立实时评估将其评为当前最准确的全球天气模型。

背景与影响

WeatherNext 3采用与WeatherNext 2相同的概率生成网络（FGN）网格变换器架构，但扩展至多分辨率输出。单次前向传播可生成三档结果：0.05°的站点训练温度与露点、0.1°的10米/100米风场、气压、海表温度、云层、太阳辐射及1小时降水，以及0.25°的13层大气场。相比WeatherNext 2的0.25°和6小时间隔，新模型在分辨率上提升约5倍。模型每天初始化24次，其中00/06/12/18 UTC四个主周期可延伸至15天（360小时）并含64个集合成员，其余每小时运行覆盖48小时。降水方面，模型融合ECMWF再分析、NASA IMERG及谷歌自有卫星-雷达降水再分析三种数据源。谷歌报告称，在提前期较短时，CRPS评分较IMERG基线改善最高达60%，较MRMS改善30%，较雨量计改善10%；研究另称与NWP基线相比，Brier分数和CRPS最高降低50%。模型还输出100米风速（接近涡轮机轮毂高度）、云分布及太阳辐射分量，明显面向风电与光伏运营场景。

限制与来源

WeatherNext 3的模型权重未开源，目前仅通过BigQuery、Earth Engine和Cloud Storage提供预报数据，且需申请白名单；按需自定义推理仍运行WeatherNext 2。上述性能数据均来自谷歌官方披露，尚未经第三方独立复现。功能、数据可用性及访问方式请以谷歌官网当前信息为准。本文信息综合自MarkTechPost报道及谷歌AI官方资料。