Aurora：微软发布首个大气基础大模型不到1分钟生成10天的高分辨率天气预报

Aurora是由微软研究院开发的一个大规模深度学习基础模型，专门用于大气和环境预测。基础模型的核心思想是通过利用海量的数据来学习通用表示，这些表示可以适应各种不同的任务。 通过在大量数据上训练，Aurora学习到了一种可以应用于多种大气和环境预测任务的通用表示。这些表示能够帮助模型在不同的任务中表现出色，例如预测温度、降水量、风速等。 解决的问题

提高预测精度 : 传统的气象预测模型往往依赖于复杂的物理方程和大量的计算资源，而Aurora通过深度学习技术提高了预测的准确性和效率。 数据多样化处理 : Aurora能够处理多种不同来源和类型的数据，包括实时观测数据和历史气候数据，提供更全面的预测。 应对极端天气事件 : Aurora在预测极端天气事件方面表现出色，能够帮助政府和相关机构提前采取措施，减少灾害损失。 主要功能 多样大气预测

空气污染预测 : Aurora能够在不到一分钟的时间内生成5天的全球空气污染预测。它利用了大量的空气质量数据来训练模型，使其能够准确预测污染水平。 高分辨率天气预报 : Aurora提供10天的高分辨率天气预报，能够准确预测温度、降水、风速等多种气象要素，预测精度优于现有的最先进的气象模拟工具和专业深度学习模型。 处理多样化的预测问题

有限训练数据 : Aurora能够在训练数据有限的情况下仍然提供准确的预测。通过利用基础模型的强大学习能力，它可以从有限的数据中提取有用的信息。 异构变量 : Aurora可以处理多种不同类型的数据，包括气温、湿度、风速等，综合多种变量进行预测。 极端事件预测 : Aurora在预测极端天气事件（如飓风、暴雨、热浪等）方面表现出色，能够提前预警，帮助减少潜在的灾害影响。 Aurora的实际效果 1. 预测精度与效率：

实时预测 ：Aurora能够在不到一分钟的时间内生成预测结果，这对于需要快速应对和决策的情况（如突发天气事件）非常重要。 高分辨率预测 ：Aurora在0.1°的高分辨率下运行，提供了比传统数值天气预报系统（如IFS）更准确的预测。 计算效率 ：Aurora的计算速度比传统数值预报系统快约5000倍，能够在不到一分钟的时间内生成五天的全球空气污染预测和十天的高分辨率天气预报。 2. 广泛的预测任务：

常规天气变量 ：Aurora在温度和风速等常规天气变量的预测中表现出色，其预测精度超过了现有的最先进模型。 空气污染预测 ：Aurora能够准确预测空气污染水平，包括二氧化氮和温室气体浓度。其预测结果比现有的最先进大气化学模拟系统（如CAMS）更为精确。 天气预报 ：提供未来10天的高分辨率天气预报，预测准确度高于现有的最先进的气象模型。 空气污染预测 ：能够生成未来5天的全球空气污染预测，预测主要污染物的浓度水平，帮助相关部门采取措施应对空气质量问题。 极端天气事件预警 ：Aurora在预测极端天气事件（如高风速和极端温度）方面表现尤为突出准确预测极端天气事件（如飓风、暴雨、热浪等），提供及时预警，减少灾害带来的损失。 3. 适应多种任务

Aurora具备强大的通用表示学习能力，能够适应多种不同的预测任务：

有限训练数据 ：即使在训练数据有限的情况下，Aurora仍然能够提供高精度的预测。 异构变量处理 ：能够处理来自不同来源和具有不同特性的变量，综合多种信息进行预测 4. 对比现有模型：

与GraphCast的比较 ：Aurora在大多数目标上表现优于GraphCast。特别是在上层大气和极端事件的预测中，Aurora的表现有显著提升。 与IFS-HRES的比较 ：Aurora在多个测量指标上（如风速和地表温度）表现优于IFS-HRES，尤其是在预测极端值方面。

5. 数据多样性与模型扩展：

预训练与微调 ：通过在多样化数据集上的预训练和微调，Aurora能够在数据稀缺的情况下也表现出色。其规模和数据多样性使其在多个任务和分辨率上显著优于现有模型。 数据稀缺区域 ：Aurora在数据稀缺区域（如发展中国家和极地地区）的预测表现出色，为这些区域提供了高精度的天气和气候信息。 6. 实际应用与影响：

农业 ：Aurora的高精度天气预报帮助农民更好地应对天气变化，提高农作物产量。 交通 ：精确的天气预报保障交通安全，减少天气对交通的影响。 能源采集 ：优化风能和太阳能的利用，提高能源利用效率。 灾害准备 ：提高极端天气事件的预测准确性，增强应急响应能力。 Aurora的工作原理 1. 模型架构：

Aurora采用了先进的3D Swin Transformer和Perceiver架构，包含以下关键组件：

3D Swin Transformer ：用于高分辨率大气过程的预测。它通过滑动窗口机制分割输入数据，并使用多头自注意力机制来捕捉大气中的空间和时间依赖关系。 Perceiver编码器和解码器 ：处理和生成不同空间和压力水平的大气变量。该架构能够处理异构输入数据，并生成不同分辨率和精度水平的预测。 2. 训练数据：

Aurora在超过一百万小时的多样化天气和气候模拟数据上进行了训练，包括：

气候模拟数据 ：如CMIP6低保真度模拟数据，提供了大气的基本动态。 重分析产品 ：如ERA5，提供了经过分析和校正的历史气候数据。 操作性预测数据 ：如GFS，提供了实际使用的天气预测数据。 3. 预训练和微调：

Aurora的训练过程分为两个主要阶段：

预训练 ：在多样化数据集上进行预训练，Aurora学会了捕捉大气中的复杂模式和结构。这一步骤旨在最小化多个异构数据集上的损失。 微调 ： 短期微调 ：针对特定任务在预训练权重的基础上进行短期微调，以优化短期预测性能。 长期微调（rollout fine-tuning） ：使用低秩适应（LoRA）方法对模型进行长期微调，进一步提升其长期预测能力。 4. 预测生成

模型输入:

实时观测数据: 当前的气象观测数据作为输入，例如温度、湿度、风速等。 历史数据: 过去一段时间的天气数据，帮助模型理解当前天气的演变趋势。 预测过程:

并行计算: 使用并行计算技术，快速处理大规模数据，生成预测结果。 多任务学习: 模型同时进行多个预测任务，例如同时预测温度、降水量和风速，提高整体预测性能。 不确定性估计: 对预测结果的不确定性进行估计，提供可信度指标，帮助用户判断预测结果的可靠性。 地球系统建模的范式转变 Aurora的影响远远超出了大气预测。通过展示基础模型在地球科学中的力量，这项研究为开发涵盖整个地球系统的综合模型铺平了道路。基础模型在数据稀缺情况下出色完成下游任务的能力，可以使数据稀缺地区（如发展中国家和极地地区）获得准确天气和气候信息的机会民主化。这可能对农业、交通、能源收集和灾害准备等部门产生深远影响，使社区更好地适应气候变化带来的挑战。

随着基于AI的环境预测领域的发展，Aurora有望能成为未来研究和开发的蓝图。该研究强调了多样化预训练数据、模型扩展和灵活架构在构建强大的地球科学基础模型中的重要性。随着计算资源和数据可用性的不断进步，可以设想未来Aurora这样的基础模型将成为操作性天气和气候预测系统的支柱，为全球决策者和公众提供及时、准确和可行的见解。