颠覆传统！扩散模型实现全球天气预报，12分钟搞定6天精准预测

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EarthAi  2025年08月28日

一、研究背景与意义

准确的气象预报对人类社会活动和自然灾害防范具有至关重要的作用。传统数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）方法基于物理方程模拟大气、海洋和陆地之间的相互作用，虽精度较高，但计算成本极大，且通常为确定性预报，难以量化预报中的不确定性。为应对不确定性，通常采用集合预报（Ensemble Forecast）方法，即运行多个NWP模型以生成多种可能的情景，但这进一步加剧了计算负担。

近年来，基于机器学习的气象预报（Machine Learning-based Weather Prediction, MLWP）方法如Pangu-Weather、GraphCast、FourCastNet等，展现出与NWP相媲美的准确性，且推理速度提高数个数量级。然而，这些方法大多仍是确定性的，无法提供概率性预测，限制了其在风险决策中的应用。

为此，本文提出了一种基于条件扩散模型（Conditional Diffusion Model）的全球气象预报框架——CobiCast，旨在同时实现高精度、高效率与不确定性量化，填补了现有MLWP方法在概率预报方面的空白。

二、问题定义与方法概述

2.1 问题形式化
• 确定性预报：给定当前时刻 ( t ) 的气象状态 ( X^t \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} )，预测未来某时刻 ( t + \Delta t ) 的状态 ( X^{t+\Delta t} )。
• 概率性预报：建模条件分布 ( P(X^{t+\Delta t} \mid X^t) )，生成多个可能的情景，以量化预报不确定性。
2.2 扩散模型基础
扩散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）通过两个过程生成数据：

1. 前向扩散过程：逐步向数据 ( X_0 ) 中添加高斯噪声，经过 ( N ) 步后得到纯噪声 ( X_N )。
2. 反向去噪过程：通过训练好的去噪网络 ( \epsilon_\theta ) 逐步从 ( X_N ) 中恢复出 ( X_0 )。
条件扩散模型在此基础上引入外部条件（如过去观测），引导生成过程符合特定上下文。

三、CobiCast 方法设计

3.1 整体框架
CobiCast 将气象预报任务视为条件生成任务，使用扩散模型在潜在空间中生成未来气象场。其核心流程如下：

1. 编码条件信息：使用预训练编码器 ( \mathcal{F} ) 将过去两个时刻的观测 ( X^{t-1}, X^t ) 编码为潜在表示 ( \tilde{Z}^{t-1:t} )。
2. 条件扩散生成：在反向去噪过程中，通过交叉注意力机制将条件嵌入 ( \tilde{Z} ) 注入去噪网络，引导生成未来状态 ( X^{t+1} )。
3. 自回归扩展：通过递归调用上述过程，生成多步预报 ( X^{t+1}, X^{t+2}, \dots, X^{t+T} )。
3.2 关键技术组件
（1）预训练编码器（Pre-trained Encoder）
使用自编码器（Autoencoder）结构学习气象数据的低维表示：

• 编码器：将输入 ( X^{t-1:t} ) 映射为潜在向量 ( \tilde{Z}^{t-1:t} )。
• 解码器：重构原始数据，确保潜在空间保留必要信息。
（2）基于注意力的去噪网络（Attention-based Denoiser）
去噪网络由两部分组成：

• 交叉注意力机制：将噪声样本 ( X_n^{t+1} ) 作为 Query，条件嵌入 ( \tilde{Z} ) 作为 Key 和 Value，计算注意力权重，实现条件控制。
• U-Net 结构：用于逐步去噪，通过跳跃连接保留细节信息。
（3）训练与推理
• 训练目标：最小化条件扩散损失函数：
[
\mathcal{L}{cond}(\theta) = \mathbb{E} \left| \epsilon - \epsilon\theta(X_n^{t+1}, n, \text{cond}) \right|^2
]
• 推理过程：从高斯噪声开始，逐步去噪生成预报，多次采样形成集合预报。

四、实验设计与结果分析

4.1 数据集与基线模型
• 数据集：ERA5 再分析数据，5.625° 分辨率（32×64 网格），6小时间隔，包含5个变量：Z500、T850、T2m、U10、V10。
• 训练/验证/测试划分：2006–2015训练，2016验证，2017–2018测试。
• 基线模型：
• MLWP：ClimaX、FourCastNet、ClimODE、Neural ODE
• NWP：IFS（作为金标准）
4.2 评估指标
• 确定性指标：纬度加权RMSE、异常相关系数（ACC）
• 不确定性评估：通过多次采样计算置信区间
4.3 主要结果
（1）准确性对比（Table 1）
• CobiCast 在多数变量和预报时长上优于其他MLWP基线。
• 在短时预报（6–24小时）上接近IFS，长时预报（72–144小时）仍有差距但显著优于其他ML方法。
（2）不确定性量化（Figure 5）
• CobiCast 生成的集合预报能够合理反映预报不确定性，置信区间随预报时长增加而扩大。
• 实际观测值大多落在1–2个标准差范围内，表明预报具有良好的校准性。
（3）推理效率（Table 2）
• CobiCast 在单张A100 GPU上生成6天全球预报仅需约12分钟，远快于IFS（约50分钟），略慢于确定性ML方法（<1分钟），但提供了不确定性信息。

（4）可视化分析（Figure 6）
• 在Z500、T850、T2m等变量上误差率低于3%，在U10、V10上部分区域误差较高（>50%），主要集中在高纬度海洋区域，可能与数据稀疏有关。
4.4 消融实验（Figure 7）
• No-encoder：直接使用原始观测作为条件，性能下降。
• No-cross-attention：简单拼接条件与噪声，性能显著下降。
• 完整模型在所有变量和预报时长上均最优，验证了编码器和注意力机制的有效性。
4.5 参数研究（Table 2, Figure 8）
• 扩散步数 ( N )：( N = 1000 ) 时在准确性与效率之间取得最佳平衡。
• 方差调度：线性调度优于二次调度。

五、贡献与创新点总结

1. 概率性全球预报：首次将条件扩散模型应用于全球中期气象预报，实现高精度与不确定性量化的统一。
2. 条件控制机制：通过预训练编码器和交叉注意力有效融合历史观测信息，提升生成质量。
3. 效率与准确性平衡：在保持接近NWP精度的同时，大幅降低计算成本，适用于实时业务系统。
4. 可解释性与可视化：提供不确定性区间和误差分布图，增强预报结果的可用性。

六、局限与未来方向

6.1 当前局限
• 在高纬度地区和风场变量（U10、V10）上误差较大。
• 依赖ERA5再分析数据，可能存在系统性偏差。
• 扩散步数较多，推理时间仍长于确定性ML方法。
6.2 未来工作
• 引入更多气象变量（如湿度、降水）和更高分辨率数据。
• 探索更高效的扩散采样算法（如DDIM）。
• 结合物理约束（如守恒定律）提升预报合理性。
• 扩展至季节尺度预报和极端事件预测。

七、应用与影响

CobiCast 不仅适用于气象预报，还可扩展至气候建模、灾害预警（如台风、热浪）、可再生能源调度等领域。其开源实现（https://github.com/JimengShi/CoDiCast）促进了科学共享与后续研究。

八、结论

CobiCast 成功将扩散模型引入全球气象预报，实现了准确性、效率与不确定性量化的三重突破。其为MLWP领域提供了新的概率建模范式，具有较强的理论价值与实际应用前景。未来通过进一步优化模型结构与数据表示，有望在气象与气候科学中发挥更大作用。

参考文献与资源

• 论文源码：https://github.com/JimengShi/CoDiCast
• ERA5数据：https://www.ecmwf.int/en/forecas ... lysis-datasets/era5
• WeatherBench基准：https://github.com/pangeo-data/WeatherBench
• 论文：https://ijcai-preprints.s3.us-west-1.amazonaws.com/2025/9040.pdf

如需进一步实验细节、代码分析或可视化结果，可参考论文附录及开源项目。