WeatherNext By Google
Google DeepMind and Google Research · 其他
WeatherNext By Google 是 Google DeepMind 的 AI 天氣預報模型，直接讀取即時衛星資料，每小時做全球天氣預測，解析度最高達 5 公里。
關於 WeatherNext By Google
What Is WeatherNext By Google
WeatherNext By Google 是 Google DeepMind 與 Google Research 打造的機器學習氣象模型系列，也就是台灣媒體常說的 Google DeepMind 氣象模型。目前的主力版本 WeatherNext 3，把傳統預報依賴的物理模擬換成一套神經網路，用數十年的的大氣紀錄訓練而成。獨立評測機構 Brightband 把它列為現今最準確的全球氣象模型之一。
它的吸引力在於速度與細節。傳統數值預報要在超級電腦上解龐大的物理方程式，遇到快速變化的天氣常常落後好幾個小時。WeatherNext 3 改讀即時的地球同步衛星影像，每小時更新一次預報，省下這段延遲。當午後一條雷雨帶突然生成，你想知道它會不會在入夜前掃到自家附近，這種更新速度就很有感。
比較大的限制是，它本質上是一套研究系統，不是官方氣象服務。輸出結果附帶明確警語：不能當成氣象警示或警報，Google 也提醒在惡劣天氣期間別把它當成唯一資訊來源。即時資料另外還卡在一道存取申請後面，沒先申請就沒辦法直接撈預報。
Getting Started
- 用你登入 Google Cloud、BigQuery 或 Earth Engine 的 Google 帳號，提交 WeatherNext 的資料申請表。
- 等待白名單審核通過，Google 表示通常需要 5 到 7 個工作天。
- 挑一個平台：要跑 SQL 分析選 BigQuery，要做地圖就選 Earth Engine，要完整集合檔案就選 Cloud Storage。
- 跑一份入門 Colab 筆記本，抓一份預報並畫出第一張地圖。
- 只想看模型實際運作的話，直接到 Weather Lab 查即時天氣。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 氣象學家與預報員：可取得每小時的全球場資料，與自家模型互相對照。WeatherNext 3 屬實驗性質，不能取代官方警報。
- 再生能源營運者：讀取 100 公尺高度的風速與太陽輻射，規劃風機發電與太陽能電廠的發電量，但要記得資料是模擬值而非實測值。
- 資料科學家與開發者：在 BigQuery 或 Earth Engine 把預報網格與企業資料串起來，前提是熟悉 SQL 或 Python。
任務
- 追蹤快速發展的風暴：每小時更新的週期，比六小時一輪更早掌握突然生成的天氣鋒面與降雨系統。
- 安排週末戶外行程：Google Search 與 Maps 已採用模型改良後的降雨預報，能幫你挑到更適合爬山出遊的日子。
- 估算潔淨能源容量：讀取雲量與太陽輻射場資料，估算太陽能場址實際能接收多少日照。
- 打造在地預報產品：拉丁美洲、非洲與亞太地區的開發者，能用 5 公里輸出服務那些區域模型成本過高的地方。
情境
- 能源交易員在投標前查看未來 48 小時風況：每小時的中間批次正好覆蓋這段區間。
- 研究者拿新的氣象模型對打一個強基準：WeatherNext 3 的預報加上回補的歷史資料，構成公平的比較組。
- 市政團隊盯著一段氣溫會在數公里內劇烈變化的海岸：以測站訓練的 5 公里輸出，能抓到粗網格漏掉的在地細節。
主要功能
用即時衛星資料產出每小時預報
WeatherNext 3 直接讀取即時拼組的全球地球同步衛星圖像。它因此每小時就能啟動一次新預報，等於提供每小時天氣預報，不必等傳統模型那段六小時的資料延遲。當降雨或鋒面迅速成形，更快的週期就替預報員多爭取到一點前置時間。
一次運算輸出多種解析度
單次前向運算同時產出多種解析度的預報。測站變數落在 0.05°（約 5 公里），風速、海溫這類地表變數在 0.1°（約 10 公里），三維高空場則是 0.25°（近 25 公里）。你需要哪一層就拿哪一層，不必遷就模型固定的規格。
以測站真實資料訓練
WeatherNext 3 不只從再分析網格學習，還用氣象站的原始觀測訓練專屬輸出頭。成果是 5 公里的溫度與露點，更貼近地面溫度計實際量到的數值。海岸、山谷與山區聚落的感受最明顯。
更精準的降雨預報
降雨向來是 AI 氣象模型最容易失手的地方。WeatherNext 3 以 NASA 的 IMERG 衛星資料與 Google 自家的衛星雷達再分析訓練，官方稱某項降雨指標相比 IMERG 基準最多改善 60%。Google 表示，消費產品中隔日降雨的準確度，在過去較不可靠的地區最多提升 50%。
為潔淨能源設計的變數
模型會預報接近風機輪轂高度的 100 公尺風速、完整雲層分布，以及完整的太陽輻射場。這些潔淨能源氣象資料讓電網調度人員與再生能源開發商能據此估算風電或光電資產的發電量，再對應到用電需求。這比一般天氣預報來得專門，但對能源業是真實的需求。
透過 Google Cloud 工具存取
預報資料流入 BigQuery、Earth Engine 與 Cloud Storage，你可以用 SQL 查詢、在地圖平台繪製，或下載原始 Zarr 檔案餵給自建模型。同一套模型也支撐 Google Search、Gemini、Google Maps 與 Google Maps Platform 氣象 API 的天氣資訊。WeatherNext 3 並不附帶模型權重，所以存取拿到的是資料，不是可下載的神經網路。
優缺點
優點
- 每小時更新加上測站 5 公里解析度，比它所取代的六小時、25 公里模型提供更多在地細節。
- 即時衛星輸入縮短了延遲，降低降雨、地表溫度這類快速變化變數的偏差。
- 資料通過審核後免費，而且一次涵蓋 BigQuery、Earth Engine 與 Cloud Storage。
- 降雨準確度明顯提升，這正是多數 AI 氣象模型最弱的一環。
- 專為潔淨能源設計的變數，補上標準模型忽略的風電與光電規劃需求。
缺點
- 即時資料卡在白名單之後，審核可能要 5 到 7 個工作天，無法即時取得。
- Google 將它標為實驗性系統，並說明輸出不算官方預報或警報，因此不適合任何安全關鍵的用途。
- WeatherNext 3 的模型權重不對外公開，與先前版本不同，你沒辦法定地自行架設這套網路。
- 要讀原始集合資料得具備 Python 或 SQL 能力，只想用天氣 App 的一般人就被擋在外面。
常見問題
它用機器學習而非物理模擬來產生全球天氣預報。這些預報支撐 Google Search、Maps 與 Gemini，研究者或企業則能查詢原始資料，用於自家的模型與產品。
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