【文/觀察者網 張菁娟】在人工智能重構氣象預報體系的時代浪潮中，氣象數據已躍升為國家核心戰略資源。

彭博社22日報道稱，中國正大力角逐氣象超級大國地位，發力推進自主氣象數據集研發，力求打破對歐洲的依賴。

據報道，ERA5（歐洲中期天氣預報中心的第五代大氣再分析數據集）是氣候數據領域的標杆，它涵蓋降雨量、氣溫、風力等多項氣象要素，時間跨度超80年，且持續處於更新狀態。截至目前，該數據集一直是氣象預報人工智能革命的核心支撐，多家中國企業所研發的主流人工智能氣象模型，均採用該數據集開展訓練工作。但這與中國推進數據安全、實現技術自主的戰略方向相悖。

氣象數據的戰略價值，早已超越氣象預報本身。ERA5通過整合全球觀測數據重構完整歷史氣候記錄，對於研判氣候趨勢、提升預報精度至關重要。目前，多國政府藉助ERA5數據開展洪水、山火等災害風險管控，保險公司則依託該數據構建災害模型。歐盟測算顯示，該數據集每年創造的經濟價值可達數億美元。

不過，蘇黎世聯邦理工學院教授、氣象與氣候建模專家普賴因（Andreas Prein）表示，氣象預報關乎國家安全。如果單純依賴外部數據源，國家將陷入被動脆弱的境地。

為規避潛在的風險、掌握氣象領域主動權，國家數據局在9月的一份聲明中指出，中國氣象局啟動全球大氣再分析系統研製項目，核心目標之一是為了“打破中國氣象業務對歐美再分析產品的依賴”。

同月，中國氣象局面向全球首次開放新版全球大氣再分析產品CMA-RA V1.5數據集的下載權限。該部門表示，國內已有部分人工智能氣象模型採用該數據集開展訓練。

監測圖 國家氣象信息中心

這款國產數據集的技術突破，正逐步展現替代潛力，更憑藉三大技術體系創新，推動我國再分析實現從“跟跑”“並跑”到“局部領跑”的跨越。

一是實現同化技術升級。引進四維集合變分混合同化技術，攻克多項關鍵技術，前20年衛星資料同化應用量增13%；構造流依賴Be矩陣提升同化效益，產品質量優於CRA-40和JRA-55等。

二是實現國產觀測資料自主可控。整合國內特有數據，自主研發探空偏差訂正技術，同化全球116顆215種衛星資料，其中國產37顆45種，占比最高達18%。

三是分辨率與時效性國際領先。模式分辨率13公里（後處理為10公里），小時級實時更新，優於ERA5（25公里，滯後5天更新）。

香港科技大學蘇慧教授正將其應用於研發氣象科技的初創公司Stellerus，用於訓練區域人工智能氣象模型及評估數值預報模型。她直言，該數據集的一大優勢在於，其全球網格劃分精度高於ERA5。這種高時空分辨率的特性，能夠為模型訓練提供海量數據支撐。

國產數據集的開放，也引發國際行業關注。維薩拉公司（Vaisala Oyj）氣象風險管理部門負責人懷特黑德（David Whitehead）說：“如果國際市場能夠獲取更多中國氣象數據，將會有大批企業投身於氣象衍生合約的設計與經紀業務。”這家專注於提供金融對沖氣象數據的芬蘭上市企業，近期已着手研究CMA-RA V1.5的潛在應用場景。

在丹麥工程諮詢公司C2Wind的產品開發經理岡杜安（Rémi Gandoin）看來，ERA5存在數據偏差與缺陷，整合多個數據集將有助於研究氣候變化與極端天氣的科研人員開展工作，同時也能為風電項目開發商的風場工程設計決策提供參考。

“未來，擁有多個而非單一的氣象數據集，將為各方帶來切實益處。”岡杜安說。