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MetNet神经网络模型预测天气

by wittx 2020-10-06

准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战。很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型，但这些模型本身受到计算要求的限制且对物理定律的近似值非常敏感。另一种天气预报方法是使用深神经网络（DNNs）。DNNs 在强大的专用硬件（如 GPU 和 TPU）上使用并行计算，发现数据中的模式，并学习从输入到所需输出的复杂转换。
近日，在先前对降水量预报的研究基础上，Google 提出了`MetNet` ，这是一种用于降水预报的神经天气模型。这种 DNN 能够在未来 8 小时内以 1km 的分辨率预报降水量，时间间隔为 2 分钟。`MetNet` 的预测时间比目前最先进的基于物理的模型NOAA提前了 7-8 小时。它可以在几秒钟内对整个美国的降水量进行预测，而 NOAA 需要花费一小时。
网络的输入来自雷达站和卫星网络，无需人工标注。模型输出是一个概率分布，Google 用它来推断每个地理区域的降水率和相关的不确定性。下图提供了该网络对美国大陆的预测示例。
`MetNet`模型预测结果与 NOAA 多雷达/多传感器系统（MRMS）测量的地面真实值进行了比较。`MetNet` 模型（上图顶部）显示了从 2 分钟到 480 分钟前预测的每小时 1 毫米降水的概率，而 MRMS 数据（上图底部）显示了在同一时间段内接收到至少每小时 1 毫米降水的区域。

神经天气模型

MetNet 不依赖于大气动力学领域的物理定律，它是通过反向传播学习，直接从观测数据中预测天气。该网络使用由多雷达/多传感器系统（MRMS）组成的地面雷达站，以及提供大气中云层自顶向下的视图的卫星系统测量得出的降水量估计值。这两个数据源均覆盖美国大陆，并提供可由网络有效处理的图像类输入。模型以每 64km*64km 执行一次，覆盖整个美国，分辨率为 1 km。然而，与这些输出区域相比，输入数据的实际物理覆盖范围要大得多，因为它必须考虑到在进行预测的时间段内云和降水场的可能运动。

由于以全分辨率处理 1024km*1024km 的区域需要大量内存，因此研究人员使用空间下采样器，通过减少输入面片的空间维度来减少内存消耗。同时，在输入中查找并保留相关的天气模式。然后沿降采样输入数据的时间维度应用时间编码器，对 90 分钟输入数据的 7 个快照进行编码，编码片段长度为 15 分钟。时间编码器采用卷积 LSTM 实现，该卷积 LSTM 特别适合于图像序列。接着，时间编码器的输出被传递到空间聚集器，空间聚集器使用轴向自关注，有效地捕获数据中的长距离空间依赖性，并基于输入目标时间使用可变数量的上下文，以在 64km*64km 的输出上进行预测。这种结构的输出是一个离散的概率分布，估计美国大陆每平方公里的给定降水率的概率。