北京，2024年5月16日 – 在数字技术与气象科学深度融合的背景下，中国气象局联合华为、南昌大学正式发布了全球首个全链式空间天气大模型——“风宇”。这一突破性成果标志着中国在空间天气预报领域迈出了关键一步，有望显著提升我国在卫星通信、航天器轨道管理、电力防护以及航空与极地航行安全保障等关键领域的服务能力。
空间天气：被忽视的潜在威胁
长期以来，人们对地球大气层以外的空间环境，即“空间天气”的关注度远不及地面天气。然而，太阳活动爆发、地磁暴等空间天气事件，却可能对人类社会的基础设施和活动产生重大影响。例如，强烈的太阳耀斑可能干扰卫星通信，导致导航系统出现误差；地磁暴则可能引发电网故障，造成大面积停电；高能粒子辐射还会威胁航天员的健康，甚至损坏在轨运行的卫星。
随着人类对空间活动的日益依赖，空间天气的影响也日益凸显。据估计，一次严重的太阳风暴可能给全球经济造成数千亿美元的损失。因此，准确、及时的空间天气预报，对于保障国家安全、经济发展和人民生活具有重要意义。
“风宇”：应运而生的突破性模型
面对日益严峻的空间天气挑战，中国气象局联合华为、南昌大学，充分发挥各自优势，历经多年攻关，成功研发出“风宇”空间天气大模型。该模型是全球首个全链式空间天气大模型，其核心创新在于：
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全链式耦合模拟： 传统空间天气模型通常将太阳风、磁层和电离层等不同区域独立建模，难以准确反映它们之间的相互作用。“风宇”模型则采用创新的链式训练结构，将太阳风、磁层和电离层有机地连接起来，实现了多区域、多尺度之间的信息交互与动态响应模拟，能够更真实地再现太阳风如何影响地球周围环境，以及磁场和电离层之间的复杂相互作用。
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数据融合驱动： “风宇”模型充分利用了卫星观测数据和数值模式数据。一方面，它结合了来自国内外卫星的真实观测数据，包括太阳风参数、磁场强度、等离子体密度等，为模型提供了可靠的输入。另一方面，它还融合了中国气象局自主研发的全链式空间天气数值模式生成的数据，这些数据能够弥补观测数据的不足，并提供更全面的空间天气信息。通过将观测数据和数值模式数据相结合，“风宇”模型能够更准确地描述空间天气的状态和演变。
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人工智能赋能： “风宇”模型创新性地将人工智能核心思想与地球系统科学机理深度耦合。它采用了先进的机器学习算法，能够从海量数据中学习空间天气的复杂规律，并提升对空间天气变化过程的理解和预测能力。特别是在短临预报与极端事件响应方面，“风宇”模型表现出色，能够提前数小时甚至数天预测空间天气事件的发生，为相关部门争取宝贵的应对时间。
“风宇”的技术原理：链式耦合、数据融合、AI赋能
“风宇”大模型的成功，离不开其独特的技术原理，主要体现在以下三个方面：
1. 全链式耦合：模拟空间天气系统的整体性
传统的空间天气模型往往将太阳风、磁层和电离层等不同区域独立建模，忽略了它们之间的相互作用。这种简化处理方式虽然降低了计算复杂度，但也导致了预测精度的下降。
“风宇”模型则突破了这一局限，采用了全链式耦合的建模方法。它将太阳风、磁层和电离层分别建模，并通过耦合优化机制将它们有机地连接起来。这种链式结构能够真实再现太阳风如何影响地球周围环境，以及磁场和电离层之间的复杂相互作用。
具体来说，“风宇”模型首先模拟太阳风在行星际空间的传播过程，然后将太阳风的参数作为输入，驱动磁层模型，模拟磁层中的磁场和等离子体变化。接下来，磁层模型的输出又被传递给电离层模型，用于模拟电离层中的电子密度和电流分布。通过这种链式耦合的方式，“风宇”模型能够更全面、更准确地描述空间天气系统的整体行为。
2. 数据融合：提升模型的准确性和可靠性
空间天气观测数据具有时空分布不均匀、数据质量参差不齐等特点。单纯依靠观测数据进行空间天气预报，难以满足实际需求。
“风宇”模型采用了数据融合技术，将卫星的真实观测数据和自主研发的全链式空间天气数值模式生成的数据相结合。一方面，卫星观测数据能够提供空间天气的真实状态信息，帮助模型进行校准和验证。另一方面，数值模式数据能够弥补观测数据的不足，并提供更全面的空间天气信息。
通过数据融合，“风宇”模型能够充分利用各种数据源的优势，提升模型的准确性和可靠性。
3. AI 技术：优化预测性能
空间天气系统是一个高度非线性、高度复杂的系统，传统的物理模型难以准确描述其行为。
“风宇”模型创新性地将人工智能核心思想与地球系统科学机理深度耦合。它采用了先进的机器学习算法，能够从海量数据中学习空间天气的复杂规律，并提升对空间天气变化过程的理解和预测能力。
例如，“风宇”模型利用机器学习算法，对太阳风参数与地磁活动之间的关系进行建模，从而能够更准确地预测地磁暴的发生。此外，“风宇”模型还利用机器学习算法，对电离层电子密度分布进行建模，从而能够更准确地预测卫星通信信号的传播延迟。
通过人工智能技术的赋能，“风宇”模型在短临预报与极端事件响应方面表现出色。
“风宇”的应用场景：多领域保驾护航
“风宇”空间天气大模型具有广泛的应用前景，可以为以下领域提供重要支持：
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卫星通信与导航系统： 太阳活动会对卫星通信信号产生干扰，导致信号衰减、误码率升高。此外，电离层电子密度的变化还会影响卫星导航信号的传播速度，导致定位误差。“风宇”模型能够准确预测空间天气变化，减少卫星通信干扰和导航误差，保障卫星系统的稳定运行。
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航天器轨道管理： 空间天气事件会导致大气密度升高，增加航天器的轨道阻力，使其轨道高度下降。此外，空间天气事件还会产生高能粒子辐射，对航天器上的电子设备造成损害。“风宇”模型能够优化航天器轨道设计，避免因空间天气变化导致的轨道偏差，确保航天任务的安全。
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电力与基础设施防护： 地磁暴会引发地磁感应电流，这些电流会流入电力系统中，导致变压器过载、电网电压波动，甚至引发大面积停电。“风宇”模型能够提前预测地磁暴等空间天气事件，帮助电力系统采取防护措施，减少对电网的冲击。
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航空与极地航行安全： 空间天气事件会影响高频无线电通信，导致航空和极地航行中的通信中断。此外，空间天气事件还会产生高能粒子辐射，对飞机上的电子设备和乘客的健康造成威胁。“风宇”模型能够为航空和极地航行提供空间天气信息支持，降低因空间天气变化带来的风险。
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科学研究与教育： “风宇”模型可以作为先进的空间天气研究工具，为科研人员和教育机构提供数据支持和技术平台，促进空间天气科学的发展。
预测性能：国际领先水平
为了验证“风宇”模型的预测性能，中国气象局组织了长达一年的预测性能测试。测试结果表明，“风宇”模型在太阳风、磁层和电离层各区域的24小时短临预测能力表现优异，对全球电子密度总含量的预测误差基本控制在10%以内，处于国际领先水平。
这一结果充分证明了“风宇”模型在空间天气预报方面的实力，也为我国在空间天气预报领域赢得了国际声誉。
未来展望：构建更完善的空间天气预报体系
“风宇”空间天气大模型的发布，是中国在空间天气预报领域取得的一项重要成就。然而，空间天气预报仍然面临着许多挑战，例如：
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观测数据不足： 空间天气观测数据仍然相对匮乏，尤其是在某些关键区域，观测数据的时空分辨率还不够高。
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模型精度有待提高： 空间天气系统是一个高度复杂、高度非线性的系统，现有的模型还难以准确描述其行为。
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预报产品和服务需要完善： 空间天气预报产品和服务还不够丰富，难以满足不同用户的需求。
为了应对这些挑战，中国气象局将继续加大投入，加强空间天气观测、模型研发和预报服务能力建设，努力构建更完善的空间天气预报体系。
具体来说，中国气象局将：
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加强空间天气观测能力建设： 增加卫星发射数量，提高观测数据的时空分辨率和质量。
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继续改进“风宇”模型： 采用更先进的建模方法，提高模型的精度和可靠性。
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开发更丰富的预报产品和服务： 针对不同用户的需求，开发个性化的预报产品和服务。
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加强国际合作： 与国际同行分享数据和技术，共同应对空间天气挑战。
我们相信，在各方的共同努力下，中国空间天气预报事业必将取得更大的发展，为国家安全、经济发展和人民生活提供更可靠的保障。
结语
“风宇”空间天气大模型的发布，是中国气象局、华为和南昌大学协同创新的典范，也是中国在人工智能与气象科学融合方面取得的重要突破。它的成功应用，将为我国在空间天气预报领域带来质的飞跃，为各行各业提供更精准、更及时的空间天气预报服务，为保障国家安全、经济发展和人民生活做出更大的贡献。同时，也向世界展示了中国在科技创新方面的实力和决心，为全球空间天气预报事业的发展注入了新的活力。
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