新火種
2023-12-12 
AI大模型驅動氣候風險感知范式變革，行業首個次季節氣候大模型亮相迪拜COP28大會
12月8日，復旦大學浩清教授漆遠受邀參加第28屆聯合國氣候變化大會(以下簡稱：COP28),代表上海科學智能研究院、復旦大學和中國國家氣候中心在中國館《氣候變化風險應對：技術創新與金融支持》論壇上介紹了行業內首個次季節氣候大模型——伏羲次季節大模型。
上海科學智能研究院院長、復旦大學浩清教授漆遠
全球當前主流的AI氣象預測模型主要集中于中短期天氣預測（一般0-15天）。針對中短期天氣預測，此前上海科學智能研究院聯合復旦大學已打造出了“伏羲中短期大模型”，預報精度超過了歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF）確定性預報結果，并達到了集合預報的水平，而預報速度由小時級提升到10秒內，實現了千倍加速。
此次迪拜聯合國第28次締約方氣候變化大會，伏羲中短期大模型將其在氣候變化領域的工作推向新的高度——行業內首個氣候大模型正式亮相。
據了解，次季節大模型預測時間范圍比典型的中短期天氣預測大模型更長，達到了45天的預測周期，由于次季節尺度初值和外強迫信號不足，存在明顯的預報間隙等，一直是氣候變化領域更及時、更精準感知氣候風險的技術難題。而次季節尺度氣候異常是造成高影響氣候事件的重要原因，提升次季節（S2S，sub-seasonal to seasonal)）預測能力，既是氣候科學迫切的發展需求，也是國際前沿的科學技術問題。
國家《氣象高質量發展綱要（2022—2035年）》里也明確指出，要逐步實現提前1個月預報重要天氣過程的能力。
伏羲次季節大模型由上海科學智能研究院、復旦大學、中國國家氣候中心聯手打造，實現了基于Transformer架構的集合預報架構，能夠生成與國際最權威的歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）基于數值模式的S2S預測相媲美的結果。
值得一提的是，伏羲次季節大模型顯著增強了預測馬登-朱利安振蕩（MJO）的能力，將預測MJO的時間從30天延長到了36天，這一結果超過了公認權威的ECMWF S2S的預測能力。而MJO的準確預測對于農業、交通、能源、金融等領域的災害預警有著至關重要的作用。
這種對于長周期極端氣候氣象事件的預測能力是氣候風險應對最大的挑戰，此次伏羲次季節大模型的突破令人鼓舞。
注：MJO是一種大氣現象，其特征是在赤道附近云層和降雨的準周期性向東傳播，通常每30到90天重現一次。準確預測MJO對于農業規劃、災害預警以及長期氣候研究非常重要。
漆遠教授表示，中國和很多發展中國家都需要在日益嚴峻的全球氣候風險面前找到更有效的技術創新路徑來應對。
而AI在氣候變化的風險管理領域有著諸多的想象空間，不僅能夠改變氣候科學的基礎研究范式，突破氣候復雜系統模式預測的局限性，在更精細的空間尺度、更長周期的時間尺度上實現對氣候風險的精準刻畫，也在產業經濟領域中有著一系列進一步深化應用的方向，降低我們在低碳轉型中面臨的各類資產價值風險、市場波動風險和能源系統風險等。
伏羲次季節大模型通過在強高溫/強降溫/強降水等主要天氣過程的次季節預測，實現了傳統技術手段無法達到的高精度。隨著其自身領先的AI能力不斷迭代發展，必將在更多氣候風險挑戰上取得突破性進展，為賦能可再生能源發展、新型電力系統建設、保障農業糧食安全、實現社會經濟可持續轉型方面做出貢獻，幫助人類更好地應對氣候變化帶來的挑戰。
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