Earth-2 是什么
nvidia earth-2 是英伟达发布的全球首个全面开源的 ai 气象预测模型体系，依托 atlas、stormscope 和 healda 三大核心技术架构，分别支撑 15 天全球中期预报、0–6 小时公里级临近预报，以及秒级高精度初始场生成。区别于传统数值天气预报依赖超级计算机求解复杂物理方程的方式，earth-2 构建了端到端的 ai 预报流水线，在预测速度上提升千倍、功耗大幅下降，赋能各国气象部门、行业企业及开发者基于开放模型打造自主、可信、高分辨率的智能预报系统，标志着气象人工智能正式迈入规模化、工程化落地新阶段。
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Earth-2 的核心能力
- 中期天气预报（Earth-2 Medium Range）：依托 Atlas 架构，提供覆盖全球、长达 15 天的精细化天气预测，可同步输出温度、气压、风速、湿度等逾 70 类气象要素；在多项权威行业评测中，其预报精度已超越 Google DeepMind 的 GenCast 等主流开源模型。
- 临近预报（Earth-2 Nowcasting）：基于 StormScope 架构，直接融合卫星云图与雷达回波等多源观测数据，以生成式 AI 实现对短临极端天气（如强对流、冰雹、龙卷）的分钟级响应，支持快速生成公里级空间分辨率的局地风暴演变预测。
- 全球数据同化（Earth-2 Global Data Assimilation）：由 HealDA 架构驱动，彻底重构传统耗时的数据同化流程——原本需超算运行数小时的初始场构建任务，在 GPU 上仅需数秒即可完成，为全链路 AI 预报系统提供实时、一致、高质量的起始状态。
- AI 降尺度（Earth-2 CorrDiff）：采用条件扩散模型实现高效生成式降尺度，运算速度较传统方法快 500 倍，能耗降低达 10000 倍，可将粗分辨率预报结果精细扩展至街道尺度，显著增强概率性天气事件评估能力。
- 可视化服务：集成 NVIDIA Omniverse 与 OpenUSD 3D 开放标准，支持大规模气候模拟数据与地理空间信息的统一建模、动态聚合与交互式三维可视化，实现云端高保真、可探索的全球气象呈现。
Earth-2 的技术内核
- Atlas 架构：作为 Earth-2 中期预报的主干网络，Atlas 采用深度时空建模方法处理全球网格化气象序列，摒弃繁琐的物理方程离散与迭代求解，通过纯数据驱动方式完成端到端映射，在保障预测准确性的同时极大压缩计算开销，稳定输出 15 天、70+ 变量的全球预报产品。
- StormScope 架构：专为短临预报设计，StormScope 不依赖大气动力学假设，而是让模型直接从原始遥感影像中学习风暴结构与演化规律，具备更强的突发性天气捕捉能力，是目前首个在真实风暴轨迹与强度预测上全面优于传统物理模型的 AI 架构。
- HealDA 架构：聚焦数据同化这一气象预报关键瓶颈，HealDA 充分释放 GPU 并行算力优势，将观测资料与背景场融合过程完全重定义为可微分神经模块，实现毫秒级响应与高保真初始场生成，打通 AI 预报闭环中最难攻克的一环。
- CorrDiff 技术：基于条件扩散机制构建的生成式降尺度方案，兼顾物理约束与统计泛化能力，在保持大气变量间协调关系的前提下，将低分辨率预报升格为超高分辨率细节表达，达成 500 倍加速与万倍能效跃升，为城市级精准气象服务奠定基础。
Earth-2 的项目资源
- 官方主页：https://www.php.cn/link/d5bc1f8dcb0ec0da8019a5fb8bd2951b
- GitHub 代码库：https://www.php.cn/link/74b453162e9ba8058b626bbc825e67b4
- Hugging Face 模型中心：https://www.php.cn/link/a028123bdd01ea9ff8dc3c780e9c0cd8
Earth-2 的典型应用
- 智能气象服务：各级气象机构可利用 Earth-2 开源模型，结合本地观测与地形数据进行领域适配与轻量化微调，建设具备主权可控、区域适配、持续演进能力的国家级智能预报平台。
- 极端灾害预警：借助 FourCastNet 等衍生模型，提前三周识别台风路径、暴雨落区与热浪强度，并生成千成员集合预报，显著延长应急响应窗口，提升防灾减灾决策效能。
- 新能源功率预测：精准建模风速垂直剖面与太阳辐射时空分布，提升风电、光伏出力短期预测精度，助力电网灵活调度与绿电消纳优化。
- 智慧农业决策：为种植户提供精细化降水、霜冻、干旱等农用气象指标，科学指导灌溉周期、施肥窗口、播种时机及病虫害防控节点，降低气候风险、增产提质。
- 空海运安全保障：实时解析航路沿线湍流、雷暴、积冰等危险天气特征，动态推荐最优航线与起降时段，有效减少航班延误与飞行风险，提升运输效率与安全裕度。
