引领气象预测革新，阿里巴巴达摩院发布八观气象大模型

IT之家于11月6日报道：阿里巴巴达摩院（湖畔实验室）在北京隆重发布了决策智能领域的重大突破——八观气象大模型。这一创新性的模型在全球气象预测领域引发了广泛关注，其独特的预测能力和精准度在多个场合得到了验证和应用。

一、背景介绍

随着全球气候变化日益加剧，气象预测在各个领域的重要性愈发凸显。
尤其在新能源领域，准确的气象预测对于电力调控、资源分配等方面具有至关重要的意义。
阿里巴巴达摩院决策智能实验室针对这一需求，经过多年的深入研究和技术积累，成功研发出八观气象大模型。
该模型融合了数学建模、时序预测、可解释AI等技术，以全球气象大模型为底座，构建出区域高精度天气预报模型。

二、八观气象大模型的独特之处

1. 多源数据融合：八观气象大模型创新性地在全球气象模型基础上引入区域多源数据，包括当地的场站数据、气象实况、雷达图像、卫星图像、开源地形等。
通过融合这些数据，实现了预报结果的细粒度和准确度的显著提升。

2. 高精度预测：该模型的时空精度最高可达1公里1公里1小时，对于温度、辐照、风速等关键气象指标的预测性能大幅提升。

3. 实际应用验证：八观气象大模型在新能源领域的应用得到了广泛验证。
助力国网山东电力调控中心成功预测了多次极端天气，新能源发电功率、电力负荷预测准确率分别提升至96%和98%以上。

三、技术原理与特点

1. 预训练与孪生MAE掩蔽自编码器结构：八观气象大模型通过预训练和孪生MAE掩蔽自编码器结构，提供更好的初始化参数，学习隐藏在高波动的天气数据下的鲁棒特征表示，实现对天气的精准把握。

2. 全球-区域协同预测：该模型既能进行全球尺度的气象预测，又能针对特定区域进行高精度预测。
这种协同预测的能力使得模型在应对各种天气情况时更具灵活性。

3. 可解释性强：八观气象大模型在预测过程中，能够提供更多可解释的依据。
这有助于人们更好地理解天气变化的机理，进而做出更准确的预测。

四、性能提升与未来展望

实际数据显示，八观气象大模型在区域辐照度、风速、云量及气温等方面的预测精度，较传统天气预报分别提高了40%、27%、24%和11.8%。
这一显著的性能提升使得八观气象大模型在多个领域具有广泛的应用前景。

未来，达摩院还计划针对云量、降水等关键指标不断提升性能，并有望为航空预警、农业生产、体育赛事筹备等更多场景提供决策依据。
随着人工智能技术的不断发展，八观气象大模型还有望与更多领域的技术相结合，创造出更多新的应用场景。

五、总结

八观气象大模型的发布是阿里巴巴达摩院在决策智能领域的一次重大突破。
该模型通过融合多源数据、采用先进的技术原理和结构设计，实现了气象预测的显著性能提升。
其在新能源领域的成功应用，为电力调控、资源分配等方面提供了强有力的支持。
未来，八观气象大模型有望在更多领域发挥重要作用，为人们的生产和生活带来更多便利。

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