地球系統基礎模型：Aurora

Keskeiset käsitteet

Aurora 是一個基於機器學習的地球系統基礎模型，經過大量數據訓練，在空氣品質、海洋波浪、熱帶氣旋路徑和高解析度天氣預報方面，能以更低的計算成本超越現有的預測系統。

Tiivistelmä

Aurora：一個靈活的三維地球系統基礎模型

這篇研究論文介紹了 Aurora，一個能夠執行多種預測任務的地球系統基礎模型。作者指出，現有的地球系統預測模型雖然至關重要，但在計算需求、模型複雜性和預測準確性方面仍面臨挑戰。而機器學習的進步為解決這些問題提供了新的途徑。

論文首先概述了機器學習在地球科學中的應用歷史，特別是在天氣預報領域的突破。然而，現有的 AI 模型主要集中在全球中期天氣預報，其他領域仍有待探索。

為了解決這些問題，作者開發了 Aurora，這是一個可以處理任何地球系統變數，並以任何解析度進行預測的機器學習模型。Aurora 的核心是一個三部分結構：

1. **編碼器：**將異構輸入轉換為通用的三維潛在表示。
2. **處理器：**隨時間推移演化潛在表示。
3. **解碼器：**將標準三維表示轉換回所需的預測。

Aurora 的訓練過程分為兩個階段：

1. **預訓練：**利用大量地球系統數據（包括預報、分析數據、再分析數據和氣候模擬）訓練模型，學習控制大氣和海洋流動以及相關二階過程的通用表示。
2. **微調：**利用預訓練階段學習到的通用表示，針對新的任務、數據集和變數進行調整。

論文強調，Aurora 的優異性能來自於預訓練數據量和模型規模的同步擴展。

接下來，論文展示了 Aurora 在四個關鍵預測領域的應用：

大氣化學和空氣品質建模

Aurora 在全球空氣污染預測方面表現出色，其預測結果在 74% 的目標上優於資源密集型的數值大氣化學模擬。論文詳細介紹了空氣品質預測的挑戰，包括數據的異質性、稀疏性和動態範圍大等問題。

海洋波浪動力學建模

Aurora 在全球海洋波浪預測方面也展現出優勢，其預測結果在 86% 的目標上超過了昂貴的數值模型。論文討論了海洋波浪建模的難點，例如波浪變數的複雜性和數據可用性有限等問題。

熱帶氣旋路徑預測

Aurora 在熱帶氣旋路徑預測方面超越了全球多個機構的預測系統。論文指出，這是機器學習模型首次在長達五天的時間範圍內超越完整的運營熱帶氣旋預報。

高解析度運營天氣預報

Aurora 在高解析度天氣預報方面也表現出色，其預測結果在 92% 的目標變數、壓力層級和提前時間上優於歐洲中期天氣預報中心的 IFS HRES 系統。

最後，論文討論了 Aurora 的潛在影響和未來發展方向。作者認為，Aurora 可以應用於任何地球系統預測任務，並有可能以更低的成本產生比現有運營系統更準確的預測。

Tilastot

Aurora 在空氣品質預測方面，其預測結果在 74% 的目標上優於現有模型。
Aurora 在全球海洋波浪預測方面，其預測結果在 86% 的目標上超過了現有模型。
Aurora 在熱帶氣旋路徑預測方面，在所有機構和提前時間上均優於官方路徑預測。
Aurora 在高解析度天氣預報方面，其預測結果在 92% 的目標變數、壓力層級和提前時間上優於現有模型。

Lainaukset

"Aurora represents significant progress in making actionable Earth system predictions accessible to anyone."
"This is the first time that a machine learning model has surpassed full operational tropical cyclone forecasts up to five days."

Tärkeimmät oivallukset

A Foundation Model for the Earth System

by Cristian Bod... klo arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.13063.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Aurora 如何應用於其他地球系統預測任務，例如預測海洋環流、區域天氣、極端天氣事件和海冰範圍？

Aurora 作為一個基礎模型，可以透過微調 (fine-tuning) 應用於多種地球系統預測任務，其關鍵在於利用已學習到的地球系統動力學通用表徵，並根據特定任務的資料進行調整。以下說明如何將 Aurora 應用於預測海洋環流、區域天氣、極端天氣事件和海冰範圍：

預測海洋環流: 可以利用海洋溫度、鹽度、海流速度等歷史觀測資料，以及海面高度、風場等驅動資料對 Aurora 進行微調。透過學習這些資料中的複雜關係，Aurora 能夠預測未來一段時間內的海洋環流模式，例如洋流路徑、強度和渦旋變化等。

預測區域天氣: 可以利用更高解析度的區域氣象資料，例如溫度、濕度、風速、降水等，對 Aurora 進行微調。由於 Aurora 已經在預訓練階段學習了大尺度的氣象模式，微調過程可以更專注於學習區域性的天氣特徵和變化，從而提高區域天氣預報的準確性。

預測極端天氣事件: 可以利用歷史上的極端天氣事件資料，例如颶風、暴雨、洪水、乾旱等，對 Aurora 進行微調。透過學習這些極端事件的發生條件和發展規律，Aurora 能夠預測未來極端天氣事件發生的可能性、強度和影響範圍，為防災減災提供更精準的預警信息。

預測海冰範圍: 可以利用海冰密集度、厚度、漂移速度等歷史觀測資料，以及氣溫、海溫、風場等環境因素資料對 Aurora 進行微調。透過學習這些資料中的關聯性，Aurora 能夠預測未來一段時間內的海冰覆蓋範圍、厚度變化以及融化速度等，為極地航運、生態保護和氣候變遷研究提供重要參考。
總之，Aurora 的應用非常靈活，只需獲取特定任務的相關資料，即可透過微調快速適應新的預測目標，展現出強大的泛化能力。

如果 Aurora 的預測結果與人類專家的判斷相衝突，應該如何權衡兩者的可信度？

當 Aurora 的預測結果與人類專家的判斷相衝突時，需要謹慎權衡兩者的可信度，並結合實際情況做出決策。以下是一些建議：

理解差異來源: 首先需要分析造成差異的原因。例如，是 Aurora 缺乏某些關鍵資訊，還是人類專家過於依赖經驗而忽略了新的變化？

評估預測依據: 比較 Aurora 和人類專家預測的依據是否充分。Aurora 的優勢在於能夠處理海量數據並捕捉複雜的非線性關係，而人類專家則更擅長於整合經驗知識和直覺判斷。

參考歷史表現: 參考 Aurora 和人類專家在類似情況下的歷史預測表現，例如準確率、誤差範圍等，作為判斷可信度的參考依據。

尋求多方意見: 如果時間允許，可以諮詢更多領域專家或開發其他模型進行交叉驗證，避免單一資訊來源可能存在的偏差。

動態調整策略: 根據實際情況動態調整對 Aurora 和人類專家預測結果的信任程度。例如，在緊急情況下，可以優先考慮反應更迅速的 Aurora 預測結果；而在影響重大的決策中，則需要更加慎重地權衡各方意見。

總之，面對複雜的地球系統預測問題，不應盲目相信任何單一預測來源，而是應該綜合考慮各種因素，才能做出最合理的決策。

Aurora 的發展是否意味著傳統的基於物理的地球系統模型將被完全取代？

儘管 Aurora 展現出強大的能力，並在多個方面超越了傳統基於物理的地球系統模型，但这并不意味着後者會被完全取代。原因如下：

物理模型提供可解释性: 基於物理的模型建立在對地球系統物理、化學和生物過程的理解之上，能够解释预测结果背后的物理机制，而 Aurora 作為一個數據驅動的模型，其預測結果的可解释性相對較弱。

物理模型適用於資料稀缺領域: 在缺乏足夠數據的領域，例如長期氣候變遷預測，基於物理的模型仍然是不可或缺的工具。

兩者可以互補優勢: Aurora 可以與傳統模型结合，例如利用 Aurora 進行快速預測，再结合物理模型进行修正和解释，从而构建更强大、更可靠的混合预测系统。

因此，Aurora 的發展並非要取代傳統模型，而是為地球系統預測提供了一種新的、更强大的工具。未來，兩種模型將共同發展，相互補充，共同推動地球系統科學的進步。