气象学超级大脑释放一只混乱的蝴蝶

美国气象学家爱德华爱德华洛伦茨在1963年认为,南美洲亚马逊河流域热带雨林中的一只蝴蝶,两周之后会偶尔扇动翅膀,在美国德克萨斯州引发龙卷风。

此后,“蝴蝶效应”一词在哲学上一直被用来描述混沌现象,即任何事物的发展都有不可预测的“变量”,往往一个小小的变化就能影响事物的走向。

但是有些人选择相信最初的解释。

热爱祖国的南斯拉夫科学家刘在科幻小说作家的作品中写道:“为了苦难的祖国,我振翅蝴蝶……”——试图通过自己建立的大气模型软件找到“大气敏感点”,在世界各地制造干扰,从而在他的祖国造成不容易遭受美军空袭的天气现象。

这位科学家失败了。

然而,在现实世界中,也有科学家试图构建一个巨大的“气象超级大脑”来拯救连续两个周末遭受风暴蹂躏的英国。

投资12亿英镑只为了一个阳光明媚的日子。

不久前,英国政府宣布将在未来十年投资12亿英镑(约1.56亿美元)开发最先进的超级计算机。

从公开的信息可以看出,该系统的性能比现有的气象超级计算机高三倍,用于提高对恶劣天气和气候的预测能力。

这么辛苦的努力有什么价值?

英国政府可能举了几个例子,比如更精确的降雨量预测,这有利于防洪系统的快速部署。让机场做出更好的预测,以便为潜在的停电做好准备。以及向能源部门提供更详细的信息,帮助其缓解潜在的能源中断和激增。

事实上,上述数字技术的应用和价值在气象领域早已存在。

早在第二次人工智能浪潮中,气象预报专家系统、智能气象信息采集系统和智能预报系统等技术就已经发展起来。

1989年,KASSP、戈拉德、凸、OCI、维尔德等出现在人工智能系统中,这些系统只预报灾害性天气。通过专家系统和自然语言处理技术,对雷暴、冰雹、雾和闪电等自然灾害进行了预测。

更强的天气超级大脑能把气候预测提升到什么水平?

对天气有洞察力的聪明大脑有什么意义?

值得注意的是,在本世纪头十年,智能技术在气象领域的探索大多停留在研究阶段。只有不到20%的系统可以在实践中测试,更少的部分将用于商业。

一方面,当时没有足够完整的机制来集成智能气象技术。与此同时,也缺乏独立的计算机环境支持,这自然使成本更加困难。

这也是为什么公众对天气预报有两种相对狭隘的成见:

一是不确定性。

天气本身的不确定性有其自身的局限性,即不能100%准确地预测,而以前的技术并不能很好地解决这个问题。传统的“三天天气预报”在全球范围内的准确率高达70%到80%。因此,许多自然灾害和紧急情况无法提前预测,城市也无法提供充分和有效的应急保护。

第二,价值低。

由于重大灾害的不确定性,天气预报在日常服务中扮演的角色有些尴尬。因为在大多数正常的天气里,人们对是否要加衣服、是否要洗车、是否要在户外跑步、是否要打开空调等没有不可或缺的严格要求。

随着机器学习的发展和摩尔定律的挑战,人工智能已经开始在应用方面占上风,这也导致了气象服务的质的变化。

首先,多看看。

过去,气象预报并不令人满意。制约因素之一是气象数据太多太杂,数据量太大,无法有效处理。

这包括现场数据,即来自全球气象站、气象卫星和几千米高的雷达的观测数据,以及最原始的人工实时观测。此外,还需要“模式数据”,即通过各种计算机的程序操作生成和预测所需的初始值。两者的叠加可以保证准确预测的可能性。事实上,随着大数据的激增,各国气象计算机升级的消息会不时出现在报纸上。

其次,计算速度更快。

如此大量的数据同时涌入,需要一系列操作,如处理、分析、推断、预测等。此外,人们对气象预报的时空精度要求越来越高,计算量和复杂度也非常大。此外,整个过程通常需要在半小时内完成,并且计算设备的可用资源可以很容易地倒出。

例如,中国气象局最新提出的“计算”要求是,高性能计算系统的峰值计算速度不应低于每秒8000万亿次,在线存储容量应大于12.6PB,整个系统的可用性应超过99%。它可以被称为计算怪兽。

最后,更准确地思考。

气象预报最终用于服务社会和人民生活,但其可用性不仅受到系统本身的技术限制,还受到复杂和不可预测的用户需求的限制。如何将二者统一起来,并做出合理的决策?

在过去,有经验的人类预报员被允许与机器一起工作来给出适当的指导。当然,人工智能的加入可以帮助员工大大提高效率。

2017年,中国气象局公共气象服务中心与天津大学联合开发了全国强对流服务产品处理系统。图像识别和深度学习等新技术被用于快速监测强对流天气。例如,在冰雹预警的情况下,通过深入研究,可以清楚地分析雷达回波上的冰雹特征,以便更好地识别冰雹云,计算它们的移动速度和方向,给出千米级冰雹可能的影响范围,从而帮助人类更早地预警和预防冰雹。

因此,近年来,在许多智慧城市项目中,气象数据和城市基础数据的叠加,通过模拟天气变化为城市运行和应急调度提供决策依据,已经成为城市治理作为公共服务的一部分的必要选择。

气象大脑过度计算会带来什么变化?

由于气象脑的能力比较先进,对计算能力提出了极高的要求,计算机的升级自然迫在眉睫。

目前,中国、美国、英国和日本等强国都支持高性能超级计算机用于气象预报的数值计算。

例如,中国神威太湖之光拥有超过1000万个内核,峰值性能为125浮点运算(1浮点运算等于每秒11015浮点运算)。

如此庞大的计算集群自然会给运行过程带来一些不确定性。

例如,天气模拟需要数万个处理器并行计算,即使很小的互连延迟和带宽也可能改变结果。

另一个例子是降低成本和提高效率。气象脑灾备往往需要设计两个子系统,具有相对独立的计算资源和共享的存储资源。因此,业务可靠性大大提高,但功耗和服务器成本也大大增加。如何降低天气预报的社会成本也与每个人的利益息息相关。

当然,一些计算可以通过“高层云”来实现。一方面,它可以降低计算成本,同时还可以提供传统计算所不具备的管理功能。

例如,深圳市气象局与国家超级计算深圳中心联合创建的“深圳气象云”具有区域预警、地质灾害预警、第三方数据查询和分析等功能。它对各种实时气象监测进行高速分析处理和精细网格预测

恐怕人们想知道在所有投资之后准确预测天气的价值。

如前所述,夏季有空调、冬季有暖气的城市居民可能已经有了抵御气候变化的盔甲,但这只是人类社会生活的一小部分。在更广的范围内,辨别正确的时间仍然很有价值。

简而言之:

1.提高第一产业的生产效率。

无论科学技术和城市文明如何发展,农业“依赖天气”的本质都是难以改变的。只有天气预报越来越准确,农业、林业、畜牧业、副产品和渔业才能获得预期的回报。

例如,渔业是第一个对气象服务提出迫切需求的行业。早期,为了确保海上安全,渔民转向妈祖,寻找气象人员解释天气。相比之下,网格粒度预测能明显最大限度地保证渔民的生命安全。

2.最大限度地保证城市的安全。

即使你在一个城市,你仍然会面临意想不到的天气。例如,雷雨天气是影响夏季飞行安全的主要危险天气之一。当你在机场被耽搁了八个小时,你会生气吗?为什么天气预报不能在你买票的时候提醒你?别问我是怎么知道的。

以广东为例,基于历史观测数据,系统研究了广东省热带气旋风雨的空间分布特征及其造成的直接经济损失。研究发现,风雨天气与经济损失的相关系数达到0.66以上(强正相关),这也体现了智能气象系统在城市经济中的价值。

3.认识地球,建立和完善主导生态系统。

除了天气变化本身,气象系统还可以拉动空气、河流、山丘等。变成一个“数据网络”。例如,南京建立了特大城市大气垂直剖面综合观测网,太湖、洪泽湖、高邮湖和罗马湖建立了水体综合观测平台。

为了开发一个新的北极频道,日本气象新闻公司WNI甚至在2017年发射了一颗商业气象卫星来探测北极地区的陆地和海洋温度。

总之,虽然《混沌蝴蝶》中没有可以称之为风和雨的“大气敏感点”,但从国家战略高度了解地球的规律也意味着在经济和文化布局上采取主动。

最后,用一首民谣来结束这篇文章,也许它可以解释为什么天气和气候预测是世界上最复杂的问题之一,但是我们一直在努力用最先进的计算科学——来达到它。

一枚钉子不见了,一只鞋不见了。丢了一只鞋和一匹马;一匹马不见了,一个骑手也不见了。一名骑手失踪了,一场胜利也失去了。一个胜利失去了,一个国家失去了.