中國正加大力度擺脫對歐洲氣象資料的依賴,力求成為全球氣象學和氣候科學領域的領導者。官員正在推廣一套專為人工智慧時代設計的本土資料集,這是北京為確保資料安全和實現技術獨立所做的全面努力的一部分。
歐洲的 ERA5 資料集是氣候和氣象資料的全球標準,提供了超過 80 年的降雨量、溫度和風速等變數的測量數據。它也成為 AI 驅動的氣象預測的基礎,許多尖端模型,包括華為等中國公司開發的模型,都是使用其資料進行訓練的。
然而,依賴外國系統可能與中國的國家戰略產生衝突。對中國政策制定者而言,氣象資料越來越被視為戰略基礎設施,而不僅僅是科學數據。隨著 AI 模型需要越來越大且更詳細的資料集,這種觀點變得更加迫切。
「氣象預測就是國家安全,」蘇黎世聯邦理工學院教授兼氣象和氣候建模專家 Andreas Prein 表示。「如果你完全依賴外部資料來源,就會使自己變得脆弱。」
中國推進自主資料以提升 AI 預測能力
ERA5 是透過氣候再分析創建的,這是一種將數百萬個全球觀測資料整合成一致的過去氣象圖像的精密方法。該資料集由歐洲中期天氣預報中心創建,持續更新,並被全球政府、保險公司和研究人員廣泛使用。
公共機構利用 ERA5 來降低洪水、乾旱和野火的風險,保險公司也用它來建模災難風險敞口。歐盟計算出該資料集每年帶來價值數億美元的節省,突顯其在公共政策制定和私人市場中的核心作用。
現在,中國將這種主導地位視為戰略弱點。數月前,國家資料管理局表示,北京的目標是讓中國擺脫對歐美再分析產品的過度依賴。與此同時,中國氣象局也在 6 月 5 日發布了一個新的全球資料集(CMA-RA V1),並將其提供給全球下載。
該機構早前表示,一些中國 AI 氣象模型現在正在使用新資料進行訓練。官員還將此次發布描述為傳播「高價值資料」——可用於支援創新的資訊——同時增強國家能力的更廣泛努力的一部分。
全球研究人員測試中國再分析資料,替代方案不斷擴展
研究人員和公司已經開始研究中國資料集在實際應用中的表現。香港科技大學教授 Hui Su 在其初創公司 Stellerus 中使用這些資料來訓練區域尺度的 AI 模型,並評估傳統數值預測。
Su 表示,一個重要優勢是該資料集具有更高的空間和時間解析度。與 ERA5 相比,更小的網格使系統能夠產生更高解析度的資料,這對 AI 模型訓練和區域研究都很有用。這一特點對於本地預測研究特別有用。
除了預測範圍之外,更容易取得的中國再分析資料可能會開啟全球氣象風險對沖市場。這類市場在美國和歐洲發展得更為成熟,豐富的資料支援與氣候和極端天氣相關的金融產品,而在其他地區仍在發展中。
芬蘭公司 Vaisala 的氣象風險管理主管 David Whitehead 表示,更廣泛地獲取中國氣象資料可能會吸引國際市場許多公司的濃厚興趣。他補充說,該公司已經開始分析中國資料集如何支撐金融對沖產品。
中國氣象當局表示,其再分析資料在地面以上 100 公尺的風速方面更加準確,這對全球最大的風力發電市場至關重要。然而,專家警告說,短期內該資料集仍不太可能取代 ERA5。
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來源: https://www.cryptopolitan.com/china-races-to-dethrone-europes-weather-data/
