NWP路在何方
09/10
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Peter Bauer等人2015年在Nature上发表了文章《The quiet revolution of numerical weather prediction》，系统的总结了数值天气预报过去一百多年来取得的巨大进步，并给出了NWP未来的发展方向。但没有想到最近几年机器学习在NWP领域应用如火如荼的展开，基于数据驱动的模型在一些指标上展现出比物理模型更优的结果。
Peter Bauer今年发表了文章《What if? Numerical weather prediction at the crossroads》，基于最新的科学发展展望NWP的未来，探讨了NWP业务中心未来的发展路径。
作者在文章提出了四种“what if"(假如)场景：
- 假如NWP静悄悄的革命已达到极限，业务中心下一代超级计算机提供的计算能力不满足业务运行大规模的公里级尺度集合预报？
- 假如用于创建初始条件的资料同化和基于机器学习的预报效果都将优于基于物理的方法？
- 假如大型科技公司继续投入NWP研究，进而产生替代的商业业务服务？
- 假如机器学习模型规模继续增长，机器学习模型的训练将成为地球科学中最大的HPC应用？
文章第2部分从模式、HPC、机器学习三方面通过详实的论据论证了以上四个“假如”场景的可能性。
基于以上假设场景，作者提出了业务中心以下可能的发展路径并在文章第3部分进行了论述。
- 用于初始条件生成（即资料同化）和业务预报的time-critical产品套件将是基于机器学习推理模型建立的。
- 业务中心将创建参考数据集升级周期，频繁更新生成下一代训练数据集。
- 业务中心和第三方将共享成本高昂的新一代训练数据集，以优化国家/国际计算资源的使用。
- 将通过一个可持续的公私伙伴关系框架来管理知识和数字基础设施资源以及经过质控的数据的提供。
- 软件和数据管理能力及挑战将在全社区范围内得到解决，数据处理将作为一项国际合作加以解决。
建议NWP从业人员阅读原文。
相关文献
- Bauer, P., Thorpe, A., Brunet, G., 2015. The quiet revolution of numerical weather prediction. Nature 525, 47–55. https://doi.org/10.1038/nature14956
- Bauer, P., 2024. What if? Numerical weather prediction at the crossroads. Journal of the European Meteorological Society 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.jemets.2024.100002
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