Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型，预报提前量多出一天

2026年8月6日 科学

WeatherNext 团队

WeatherNext 能够提供精准的气旋预报，可以多出一天的预警时间。现在我们将开源该模型。

预测危险气旋如何发展是一个由来已久的挑战，分秒必争。热带气旋——也称为飓风或台风——是地球上最具破坏力的天气现象之一，在过去50年里在全球范围内造成超过70万人死亡和1.4万亿美元的经济损失。对于预报员来说，发布及时、准确的预警是一场与时间的持续赛跑。

今天，在发表于 《自然》 的一篇论文中，我们展示了我们的 WeatherNext AI 模型在预测气旋路径、强度和风结构方面达到了最先进的精度。平均而言，我们的模型为预报员提供了多一天的预测精度：我们的三天预报与以往模型仅能为未来两天提供的预报同样准确。这种程度的改进大致相当于十年的气象学进步。

这项合作汇集了 Google DeepMind 和 Google Research 的 AI 研究人员和工程师，以及 国家飓风中心（NHC）、大气研究合作研究所（CIRA）、英国气象局 和世界各地气象机构的专家预报员。

我们的研究已经产生了现实世界的影响。在2025年飓风季，我们的模型通过预测 Melissa 飓风的快速增强及其在牙买加的登陆，帮助 NHC 做出了 对 Melissa 飓风的历史性预报。这使 NHC 能够提前发出预警，为地面团队争取到关键的准备时间。今年，我们继续合作，现在正在为每个气旋预测1,000种可能的情景，以帮助支持预报员的决策。

天气影响着每个人。鉴于这种广泛的影响，我们现在正将飓风季使用的 WeatherNext 2 和 WeatherNext Cyclones 模型 开源。通过公开提供这项技术，我们希望赋能研究界，扩大 AI 在建设更具韧性的社区方面的影响力——无论是为当地预报员提供 为自然灾害做准备 所需的工具、支持可再生能源的发展，还是预测极端天气。

WeatherNext 如何预测天气和气旋

预测气旋通常需要在两种不同的建模技术之间做出权衡。气旋的路径（它走向哪里）由大规模的全球大气气流引导，迄今为止，较粗糙的全球模型对此模拟效果最好。然而，气旋的强度（它会变得多强）由其核心周围高度局部化的精细尺度热力学物理过程驱动，这最适合由专门的高分辨率局部模型来模拟。

我们的 WeatherNext 模型弥合了这一差距，提升了全球整体天气以及热带气旋的预报能力。它是一个单一的 AI 模型，能以最先进的精度预测热带气旋的路径、强度和风场结构。它通过训练方式、模型架构以及对低分辨率输入处理方法的独特结合，实现了这一突破。

该模型在两种不同的数据模态上进行了联合训练：全球天气动力学和专家整理的历史气旋观测数据。通过在近 20 TB 的全球大气数据和涵盖近 5,000 场历史风暴的 IBTrACS 历史数据库上进行端到端训练，该模型学会了复杂的大气模式以及如何对极端天气进行建模。

我们的模型使用函数生成网络（FGN）来高效地生成不同预测的集合，从而捕捉天气固有的不确定性。现在，我们可以在 TPU 上不到一分钟内生成一份 15 天预报，使预报员能够快速评估潜在毁灭性尾部风险的概率分布。去年，我们的系统一次可生成 50 个预测，与全球物理模型相当。今年，我们将集合规模扩大到 1,000 个成员，捕捉了快速增强等罕见但影响重大的情景，例如 2025 年飓风梅丽莎（Melissa）期间发生的情况。

迄今为止，以非常高的空间分辨率运行一直被认为是实现准确强度预报的主要驱动力。然而，WeatherNext Cyclones 只需要 28x28km 分辨率的数据，比传统模型粗略 100 倍。该模型的更小版本 WeatherNext 2-mini 在更粗的 111x111km 分辨率下运行，同样表现出色。这让科学家们感到惊讶，而要完全理解我们的模型如何在这种分辨率下产生如此准确的预测，仍然是一个开放的研究问题。我们希望能与研究界一起找到答案。

向研究界开放 WeatherNext

随着我们的 Nature 论文发表，我们正在开源代码和模型权重，供任何人自由获取并在此基础上进行开发。这包括学术研究、业务化预报，或开发更专业化、本地化的模型。我们希望加速全球天气界的进展，助力气象机构、研究人员和非营利组织更好地预测各类天气事件，并做出保护生命和基础设施的关键决策。

我们还发布了两组类似的模型：WeatherNext Cyclones，在飓风季节期间运行（结果可在论文中查看）；以及 WeatherNext 2，这是我们在 10 月投入业务运行的后续更新版本。此外，我们还发布了 WeatherNext 2-mini，这是该模型的紧凑版本，可在单个 TPU 上运行，并通过免费的公开 Colab notebook 提供。

您可以在 Weather Lab 上探索我们最新的气旋预报。我们最近对该平台进行了界面焕新，并将其扩展为在气旋路径之外还提供全球天气预报。Weather Lab 现在可以让您在单一视图中直观查看 WeatherNext 对温度、降水、风速等的预测。Weather Lab 和 WeatherNext 模型都是 Google Earth AI 的组成部分。

拓展人工智能天气预报的前沿

我们取得了一项历史性突破：为气旋预测赢得了超过一整天的额外提前时间——这一进步相当于十年气象学进展的成果。在为未来的风暴季节做准备之际，我们诚邀研究人员、气象机构和专家与我们携手合作，基于我们的开源模型进行开发，并在 Weather Lab 上探索我们的预报。通过将先进的机器学习与人类预报员不可或缺的现实世界专业经验相结合，我们致力于构建一个能够拯救生命、帮助社区适应不断变化的气候的协作式天气预报生态系统。

注意：如需官方天气预报和预警信息，请查询您所在地的气象机构或国家气象部门。

致谢

本研究由 Google DeepMind 与 Google Research 团队共同开发。

我们要感谢合作伙伴 NOAA/NWS/NCEP 国家飓风中心、大气研究合作研究所（CIRA）以及英国气象局（UK Met Office），感谢他们的通力协作以及对本论文的贡献。

这项工作凝聚了论文合著者的贡献：Ferran Alet、Tom Andersson、Ilan Price、Stratis Markou、Andrew El-Kadi、Dominic Masters、Amy Li、Samier Merchant、Natalie Williams、Gregory Thornton、Ken MacKay、Olivia Graham、Akib Uddin、Ben Gaiarin、Devaja Shah、Elinor Kruse、Wallace Hogsett、David Zelinsky、John Cangialosi、Jonathan Martinez、James Franklin、Mark DeMaria、Kate Musgrave、Caroline L. Bain、Helen Titley、Jacklynn Stott、Remi Lam、Aaron Bell、Paul Komarek、Matthew Willson、Alvaro Sanchez-Gonzalez 和 Peter Battaglia。