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天氣預報進化論:Google DeepMind WeatherNext 3靠即時衛星資料衝出5公里精準度

不再等六小時的舊資料,WeatherNext 3改抓即時衛星訊號,把預報網格從25公里壓縮到5公里,官方表示降雨預測準確度最高可提升五成。

Yu-Ting Lin, Managing Editor
天氣預報進化論:Google DeepMind WeatherNext 3靠即時衛星資料衝出5公里精準度

天氣預報最大的敵人常常不是模型不夠聰明,而是資料太舊。Google DeepMind這次針對WeatherNext 3做的改動,正是衝著這個問題來——把過去依賴的數值天氣預測模型資料(通常有六小時延遲)換成即時衛星觀測,讓模型能持續讀取「大氣的最新樣貌」。

這個改動直接反映在解析度上。WeatherNext 2的預報網格是25公里見方,WeatherNext 3則縮小到5公里見方,並可提供逐小時預報。DeepMind表示,模型同時吸收了分散的氣象站資料,因此對濕度這類短距離內就可能劇烈變化的變數,能給出更細緻的判讀。

對再生能源產業來說,WeatherNext 3多了幾項具體用途:官方指出模型能預測約100公尺高度(接近風力發電機葉輪高度)的風速,用於精算風能發電量;同時提供高解析度雲層覆蓋與日照輻射資料,協助太陽能場評估發電條件。

降水預測是另一個重點。WeatherNext 3結合NASA與Google自家衛星分析的降水資料,DeepMind宣稱這讓模型的降雨、降雪預測準確度最多提升50%,且「在過去預測可靠度較低的區域改善最明顯」。

這套模型會用於Google搜尋、Gemini App與Google地圖的天氣功能,也會開放給Google Maps Weather API與Google Earth Engine使用。想先試試看的人可以直接到Google Weather Lab體驗;若想動手整合到自己的專案,前一代WeatherNext已在2026年8月開源。

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