众所周知，传统天气预报的可靠性有些难以描述。最近，DeepMind和谷歌开发了一款基于机器学习的新型天气模拟器，可以在60秒内预测10天内的天气，准确度极高！论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.127941。GraphCast是一种基于图神经网络的自回归模型，优于世界上最准确的机器学习天气预报系统（中期天气预报）；2.GraphCast单台CloudTPUv4设备可以在60秒内生成10天的天气预报（35GB数据），分辨率高达0.25°；3.通过在更大、更新、更高质量的数据上进行训练，可以进一步提高GraphCast预测的速度和准确性。在短期天气预报方面，DeepMind于2021年9月在Nature上发表文章称，其生成模型可以以89%的绝对优势击败其他方法。中期天气预报为什么这么难“中期天气预报”通常是指对未来4到10天内的天气趋势的预报。它的准确性对于农业、建筑、旅游业等领域的决策至关重要。为此，国际领先的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)每天最多提供四次中期天气预报。在制作中期天气预报时，需要使用大规模高性能计算(HPC)集群模拟两个关键部分：通过分析气象站、船舶等收集的当前和历史数据来预测天气状况，以及称为“数据同化”；通过数值天气预报(NWP)系统构建预测天气相关变量随时间变化的模型。然而，随着数据量的大幅增加，NWP模型无法有效扩展。也就是说，虽然现在有大量的天气和气候观测档案，但很难直接使用这些数据来提高预报模型的质量。改进NWP的方法通常是由训练有素的专家手动创建更好的模型、算法和近似值。这个过程费时、费力且昂贵。相比之下，基于机器学习的方法可以利用更多、更高质量的可用数据来提高模型的准确性，而且计算预算通常要低得多。GraphCast在论文“GraphCast:LearningforMedium-TermGlobalWeatherAccurateForecasting”中，DeepMind以“编码-处理-解码”的方式使用图神经网络（GNN）来创建自回归模型。GraphCast的三阶段仿真过程如下：1.使用从网格点到多重网格的有向边的GNN，将原始经纬度网格的输入数据映射到多重网格上的学习特征；2.深度GNN信息传输用于多网格学习，其中长距离边缘允许信息在空间中有效传播；3.解码器将最终的多网格表示映射回经纬度网格并执行任何必要的操作。研究结果表明，GraphCast在252个变量中的99.2%中优于现有最准确的机器学习天气预报模型，在2,760个变量中的90%中优于欧洲气象中心的高精度预报（ECMWFHRES）。预报）。(a)输入天气状态是在高分辨率纬度-经度-大气层网格上确定的。(b)GraphCast预报天气的下一个技术水平是纬度-经度-压力水平网格。(c)通过将GraphCast迭代地应用于每个先前的预测状态以产生一系列状态，将天气表示为连续的领先。(d)GraphCast架构的编码器组件将输入局部区域（绿色框）映射到多重网格图的节点。(e)处理器组件使用学习到的消息来更新每个多网格节点。(f)解码器组件将处理后的多网格特征（紫色节点）映射到网格表示上。ERA5数据集GraphCast是在39年（1979-2018）历史天气数据的语料库上训练的，ECMWF的ERA5再分析数据集。该模型以6小时时间步长以0.25°经纬度分辨率对5个表面变量和6个大气变量进行10天的预报，每个变量超过37个垂直压力层，代表特定位置和时间的天气状况。如图1a所示，研究人员将时间索引t处的天气状态表示为。全球范围内的网格对应于每个纬度、经度和压力级别的变量。地表和大气变量在放大图中分别用黄色和蓝色框表示。我们将对应于一个特定的网格点
