GenCast：以尖端精度预测天气及极端条件风险的新型AI模型

技术架构突破

GenCast是基于扩散模型的生成式AI系统，专门针对地球球形几何结构进行适配优化。该模型通过分析某中心ERA5档案库40年的历史气象数据（包含温度、风速、气压等多维度变量），学习全球天气模式的空间分布规律。

与传统确定性天气预报模型不同，GenCast生成包含50个以上预测结果的集合预报，每个结果代表一种可能的天气演变轨迹。模型在0.25°空间分辨率下运行，能够准确生成未来天气场景的复杂概率分布。

性能表现

在2019年测试数据上的评估显示：

• 在1320个测试组合中，97.2%的指标优于欧洲中期天气预报中心的ENS系统
• 在36小时以上预报中，99.8%的指标表现更优
• 单个某中心Cloud TPU v5仅需8分钟即可完成15天集合预报
• 支持并行生成所有集合成员预报

极端天气预测优势

模型在热带气旋路径预测方面表现突出，能够提前7天提供台风路径概率分布。随着风暴临近，预测路径集合会逐渐收敛形成高置信度集群。在风力发电预测实验中，GenCast对全球风电场总发电量的预测精度也超越传统系统。

技术生态整合

GenCast是某机构下一代AI天气模型套件的组成部分，与神经GCM、SEEDS和洪水预测模型协同工作。这些模型已开始为搜索和地图服务提供气象数据支持，改进降水、野火、洪水和极端高温的预测能力。

模型代码、权重和预报数据已向气象研究社区开源发布，支持研究人员将天气数据集成到自有模型和工作流程中。