两周以上天气可预报吗？——用 NVIDIA Earth-2 打开 AI 次季节预测新篇章

两周以上天气可预报吗？------用 NVIDIA Earth-2 打开 AI 次季节预测新篇章

一、背景：次季节预测为何是"世界难题"？

数值天气预报（NWP）在 0-10 天表现卓越，但当预报时效超过 10-14 天，混沌误差呈指数级放大，传统模式计算成本高昂且技巧迅速归零，进入所谓"预测沙漠"。农业、能源、保险、灾害部门却恰恰需要 2-6 周（S2S，sub-seasonal to seasonal）的"风险前置"信息。

AI 以低计算成本运行大集合（>1000 成员）的潜力，为突破该瓶颈提供了全新路径。NVIDIA Earth-2 平台正是面向 S2S 设计的生成式 AI 云原生系统，集成 FourCastNet-V2、SFNO、DLESyM 等模型，可在 GPU 上分钟级完成传统超算数小时的集合试验。

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二、技术原理：Earth-2 如何做到"又快又准"？

1. 模型架构
   • FourCastNet-V2/SFNO：基于 Spherical Fourier Neural Operator，将谱方法与深度神经网络融合，保留全局能量守恒特性。
   • DLESyM：耦合大气 U-Net + 海洋 SST U-Net，HEALPix 1° 网格，无位置编码，可自回归稳定积分 60 天。
2. 概率集合
   采用 Bred-Vector / Multi-CheckPoint（BVMC）策略，通过对初始场与模型权重双重扰动，生成 HENS（Huge Ensemble）。
3. GPU 加速
   单张 A100 运行 50 成员 42 天预报仅需 3 分钟；8 张 GPU 完成 1000 成员全年回算 ≤2 小时。
4. 生成式后处理
   CorrDiff 扩散模型把 1° 输出降尺度至 0.25°，城市街道级风速误差降低 18%。

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三、环境准备：10 分钟搭建 Earth-2Studio

官方推荐：

• NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器
• CUDA ≥12.2，cuDNN ≥9
• Python ≥3.10，PyTorch ≥2.2

# 1. 拉取最新镜像
docker pull nvcr.io/nvidia/earth-2/earth2studio:25.02

# 2. 启动 Jupyter
docker run --gpus all -p 8888:8888 \
  -v $PWD/data:/data \
  -v $PWD/output:/output \
  nvcr.io/nvidia/earth-2/earth2studio:25.02 \
  jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser

首次启动会自动下载预训练权重（≈ 8 GB），请保持网络畅通。

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四、确定性预报：8 行代码完成 60 天积分

下面示范用 DLESyM 做 2021-06-15 起报、16 步（60 天）全球 1° 温度场预报。完整代码已在官方仓库开源。

import numpy as np
from earth2studio.models.px import DLESyMLatLon
from earth2studio.data import ARCO
from earth2studio.io import KVBackend
from earth2studio.run import deterministic

# 1. 加载默认包
package = DLESyMLatLon.load_default_package()
model   = DLESyMLatLon.load_model(package).cuda()
data    = ARCO()           # 初始场自动从 Google ARCO 下载
io      = KVBackend()      # 本地键值存储

# 2. 起报时间与步长
ic_date  = np.datetime64("2021-06-15")
n_steps  = 16              # 每步 3.75 天 → 60 天

# 3. 构造输出坐标
input_coords  = model.input_coords()
output_coords = model.output_coords(input_coords)
inp_lead_time = input_coords["lead_time"]
out_lead_times = [
    output_coords["lead_time"] + output_coords["lead_time"][-1] * i
    for i in range(n_steps)
]
output_coords["lead_time"] = np.concatenate([inp_lead_time, *out_lead_times])

# 4. 运行
io = deterministic(
    [ic_date], n_steps, model, data, io, output_coords=output_coords
)

# 5. 查看
print(io["t2m"].shape)   # (1, 61, 181, 360)  -> (batch, lead, lat, lon)

执行完毕约 90 秒，输出 NetCDF 已自动写入 /output/dlesym_20210615.nc，可用 xarray 直接绘图。

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五、概率集合：用 HENS 生成 1000 成员

下面展示 YAML 配置 + 两行 Python 调用，即可启动 1000 成员巨型集合。官方已封装多 GPU 并行与异步 I/O，用户只需关心"策略"而非"工程"。

# dlesym_ens.yaml
nperturbed:  50      # 初始扰动数
ncheckpoints: 20     # 模型权重快照
batch_size:   8      # 每 GPU 并发
defaults:
  - forecast_model: dlesym
  - perturbation: bvmc

from earth2studio.run import ensemble
from omegaconf import OmegaConf

cfg = OmegaConf.load("dlesym_ens.yaml")
io = ensemble([np.datetime64("2021-06-15")], 16, cfg, data, io)

1000 成员 60 天预报在 8×A100 节点上运行 ≈ 90 分钟，生成 3.2 TB 原始场。平台支持边算边存子集（如只保存 2 m 温度、降水、位势高度），可将体积压缩 70%。

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六、验证与可视化：三分钟得到 RPSS 评分

Earth-2Studio 已集成 ECMWF AI-WQ 评分套件，可直接计算三周、四周 RPSS（Ranked Probability Skill Score），用于衡量对"上/中/下三分位"分类的预测技巧。

from earth2studio.metrics import compute_aiwq_rpss
import xarray as xr

# 加载 ERA5 参考
obs = xr.open_dataset("/data/era5_week34_2021.nc")

# 加载集合预报
fcst = xr.open_dataset("/output/dlesym_ens_20210615.nc")

rpss_t2m_wk3 = compute_aiwq_rpss(fcst["t2m"], obs["t2m"], week=3)
print("T2M Week-3 RPSS:", rpss_t2m_wk3.values)

2021 年太平洋热浪算例显示，DLESyM 在北美西部的温度 RPSS 达 0.31，优于 ECMWF-IFS 操作集合的 0.24，技巧提升显著。

可视化示例（Python）：

import proplot as pplt
import cartopy.crs as ccrs

fig, ax = pplt.subplots(proj='ortho', proj_kw=(-120, 40))
ens_mean = fcst["t2m"].mean("member").isel(lead=8)
ens_mean.plot.contourf(ax=ax, levels=20, cmap='Spectral_r')
ax.set_title("DLESyM 30-day T2M ensemble mean anomaly [K]")
ax.coastlines()
fig.save("/output/dlesym_30day.png", dpi=300)

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七、行业落地：从云端到田间地头

1. 农业
   宁夏某枸杞合作社利用 Earth-2 输出，提前 3 周调整滴灌与施肥，2024 年减产风险降低 12%，节水 1.4 万吨。
2. 新能源
   华能集团将 1000 成员风速集合接入功率预测系统，风电场月度可用电量误差由 8.7% 降至 5.2%，现货市场增收 1200 万元/年。
3. （再）保险
   AXA Climate 使用 HENS-SFNO 对北美热浪、台风进行回溯测试，风险定价波动率下降 15%，资本金占用减少 2 亿美元。
4. 灾害应急
   台湾地区灾防中心部署 CorrDiff 降尺度，城市内涝预警空间分辨率从 5 km 提升到 1 km，2024 年台风"山陀儿"期间提前 42 小时发布红色警戒，疏散 3.2 万人。

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八、未来展望：AI 把"不确定"变成"风险可控"

两周以上天气预测不再是"黑匣子"。NVIDIA Earth-2 以生成式 AI + GPU 超级集群，让气象、农业、能源、金融等行业第一次能以"可承受的成本"获得"大样本、概率化、高分辨率"的 S2S 信息。随着 ECMWF AI Weather Quest、WMO 人工智能竞赛的推进，地球系统模拟正迎来继卫星遥感之后的第二次数据革命。

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