AI天气预报进入“大模型时代“：如何用Transformer重构地球大气模拟？

引言：从数值预报到AI大模型的范式变革

传统的天气预报依赖于数值天气预报（NWP, Numerical Weather Prediction），通过求解大气动力学方程（如Navier-Stokes方程）进行物理模拟。然而，NWP计算成本极高，依赖超级计算机，且难以处理小尺度天气现象（如短时强降水）。

近年来，以Transformer为代表的深度学习大模型正在颠覆这一领域。AI气象模型能够直接从历史数据中学习大气演变规律，实现秒级全球预报，并在某些任务上超越传统NWP。本文将深入探讨：

1. 为什么Transformer适合气象建模？

2. 当前主流气象大模型的技术实现（如GraphCast、盘古、FourCastNet）

3. 未来挑战与发展方向

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1. Transformer为何能重构大气模拟？

1.1 气象数据的时空特性

大气数据具有高维时空关联性：