“演天”气象预报大模型应用平台由中国科学院大气物理研究所夏江江团队与北京航空气象研究所程文聪团队依托地球系统数值模拟装置联合研发，是一个可适配现有开源气象大模型的应用平台，主要包括局地预报结果优化、空间高分辨率预报、预报间隔加密、多样化产品生成四个模块，现正式发布。

近年来，AI在天气预报领域的应用出现了重要技术突破，基于人工智能的气象预报大模型成为了大气科学发展的一个新兴方向。然而由于大部分气象预报大模型均使用ERA5再分析产品作为训练数据集，其精细化预报能力，包括预报分辨率、输出产品种类、预报间隔等关键技术指标同质化现象突出，在当前的气象大模型预报部分关键指标优于传统数值天气预报的基础上，重新设计和训练新的大模型以提升模型精细化预报能力的成本过高。而包括如何针对精细化气象服务提升气象预报大模型的时间分辨率、空间分辨率、局地预报准确率，以及如何针对多样化的行业应用需求（如航空气象、新能源应用等）拓展气象预报大模型输出产品种类等实际气象业务应用中面临的迫切问题仍未得到解决。

为了推进气象预报大模型的业务应用落地，中国科学院大气物理研究所与北京航空气象研究所依托地球系统数值模拟装置联合研发构建了一个可适配现有开源气象大模型的应用平台。该平台为基础开源气象预报大模型搭配了一系列能力增强模块，通过“松耦合”插件架构方式构建。构建该应用平台的目的是为了弥补现有开源气象预报大模型在业务应用方面的不足，实现：局地预报结果优化——即通过融合局地站点观测数据，提升后续时次局地预报的准确率；空间高分辨率预报——即应用平台能接受并输出高空间分辨率的初始场与预报结果；预报间隔加密——即提高预报产品时间分辨率，将现有气象预报大模型的预报时间间隔从1小时加密至15分钟；多样化产品生成——即通过AI后处理技术对预报结果进行优化，从而生成更多样化的气象预报产品，例如更精确的降水预报及虚拟卫星云图，以此增强气象预报大模型的精细化预报能力并提供气象领域的AIGC（AI Generated Content）能力。

同时，“演天”气象预报大模型应用系统提供了一个综合应用平台软件，通过简洁、可视化的方式在系统界面上进行参数点击选择操作，即可实现对“演天”气象预报大模型基础预报能力和扩展能力的业务化调用，完成预报产品生成工作。该平台的建成将有利于促进基于AI的气象预报大模型应用落地及普及推广。

图1 “演天”气象大模型应用平台

论文信息：Cheng Wencong, Xia Jiangjiang, Qu Chang, Wang Zhigang, Zeng Xinyi, Huang Fang, Li Tianye, 2024: YanTian: An Application Platform for AI Global Weather Forecasting Models, https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.04539