In den letzten Jahren machen sich die Auswirkungen des globalen Klimawandels und häufiger Extremwetterereignisse auf die Wirtschaftstätigkeit auf See immer deutlicher bemerkbar. Produktionstätigkeiten wie Schifffahrt, Meeresfischerei, Offshore-Ölförderung sowie die Erschließung von Offshore-Wind- und Photovoltaikanlagen stellen immer höhere Anforderungen an feingranulare Wettervorhersagen auf See. Aufgrund der hohen Komplexität und Unsicherheit des meeresmeteorologischen Systems kann die herkömmliche Meereswettervorhersage die Anforderungen der Produktion hinsichtlich Genauigkeit und Echtzeitfähigkeit kaum erfüllen.
Das große Modell für feingranulare Meereswettervorhersage von GW-OCEAN – „Zhihai“ – bildet aus historischen Daten lokaler Wetterstationen einen Modelldatensatz und baut ein hochauflösendes Vorhersagemodell für mikroskalige meteorologische Felder in Meeresabschnitten auf, das hochpräzise meeresmeteorologische Dienste für bestimmte Gebiete ermöglicht. Es erstellt feingranulare Wettervorhersagen für die Meeresoberfläche in Ziel-Fischereihäfen, auf Offshore-Arbeitsplattformen und in Meeresfarm-Gebieten und prognostiziert täglich im 3-Stunden-Takt meteorologische Parameter wie Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Windstärke; mithilfe von Daten schiffsgestützter meteorologischer Sensoren können täglich im 3-Stunden-Takt die mikroskaligen Feldvorhersagen für Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Windstärke im Hundert-Meter-Maßstab eines Meeresgebiets kalibriert werden.
Künftig wird GW-OCEAN außerdem für die mikroskaligen meteorologischen Felder mehrerer Klimazonen eigenständige Modelle aufbauen und mittels räumlich-zeitlicher Multi-Head-Attention die zeitlichen und räumlichen Korrelationen erfassen. Mehrere Vorhersagemodelle für mikroskalige meteorologische Felder werden in das große Modell „Zhihai“ eingebettet, sodass ein großes Vorhersagemodell für mikroskalige meteorologische Felder entsteht, das für jeden Meeresabschnitt Chinas geeignet ist: Ohne vorheriges Training kann es unter Einbeziehung historischer Daten des Zielgebiets Wetteränderungen auf See wirksam analysieren und vorhersagen und das mikroskalige meteorologische Feld jeder beliebigen Meeresoberfläche direkt prognostizieren. Auf Basis des großen Modells „Zhihai“ können Nutzer durch einfache Feinabstimmung mit eigenen Daten hochpräzise mikroskalige meteorologische Felder auf See erhalten.
Das große Modell „Zhihai“ von GW-OCEAN nutzt die Rechenleistung eines Cloud-Rechenzentrums für künstliche Intelligenz, um das Training durchzuführen; auf Nutzerseite muss lediglich ein Inferenzserver bereitgestellt werden, um das Produkt für feingranulare Meereswettervorhersage von GW-OCEAN zu nutzen – das senkt die Nutzungskosten wirksam.
Das große Modell „Zhihai“ kann Nutzern nicht nur mikroskalige Meereswettervorhersagen für bestimmte Gebiete liefern – mit präzisen meteorologischen Prognosen für Meerestourismus, Produktion und Betrieb von Meeresfarmen, Arbeiten auf Offshore-Plattformen und Seetransport sowie mit Vorhersage, Bewertung und Notfallmanagement bei meeresmeteorologischen Katastrophen –, sondern auch eine solide Datengrundlage für Forschungsarbeiten wie den Schutz der Meeresumwelt und die Erforschung des Klimawandels auf See bieten. Als Nächstes werden wir umfangreichere, hochwertige Beobachtungsdaten sammeln, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Trainings zu erhöhen, Machine-Learning-Algorithmen kontinuierlich optimieren, um die Erfassung komplexer Wetterlagen und die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu verbessern, unter Einbeziehung von Meteorologie, Ozeanografie und verwandten Fachgebieten interdisziplinäre Kreuzvalidierungen und Modelloptimierungen durchführen und aktiv Plattformen zum Datenaustausch mit Forschungsinstituten und Hochschulen aufbauen – um das große Modell für feingranulare Meereswettervorhersage gemeinsam wissenschaftlich fundierter, genauer und praxistauglicher zu machen und die Sicherheit auf See zu gewährleisten.
