《使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型》：小白也可以预测城市96小时气候变化

近期，大陆极端天气频发，引起了社会各界的广泛关注。在河北、河南地区，高温肆虐，局地地面温度突破60摄氏度，甚至部分地区超70度。像河南林州在5月19日下午14点最高气温达43.2度，安阳42度，河北峰峰43度，均打破了当地五月最高气温纪录，林州还刷新了河南全省五月份的最高纪录。

如此极端的高温天气，不仅给人们的日常生活带来了极大不便，也对电力保供、人体健康、农业生产等造成了诸多影响。而在武汉，又突降暴雨，5月22日该市迎来一轮强降雨，全省出现分散性大雨到暴雨，并伴有短时强降水、雷暴大风等强对流天气。武汉市气象部门连续发布多个暴雨红色预警，并发出了首个暴雨临灾警报，部分路段出现积水，城市交通和居民生活受到一定影响。

在当今社会，天气预报的重要性不言而喻。无论是公共领域的城市规划、灾害预警，还是私营领域的供应链管理、能源生产，天气因素都扮演着关键角色。然而，传统的数值天气预报系统却存在诸多弊端，操作复杂，对时间和计算资源的需求极高，这在一定程度上限制了天气预报的普及和应用。

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI 天气建模取得了重大进展，为天气预报领域带来了新的曙光。如今，非专业人员也能够借助先进的 AI 工具，运行根据自身需求定制的天气预测。在此背景下，NVIDIA Earth-2 这一伟大的平台应运而生，而NVIDIA深度学习中心（DLI）《使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型》这门课程则为大众提供了一个深入了解并运用该平台的绝佳契机。

重点来了，此次课程限时免费开放！机会难得，稍纵即逝，想要在天气预报领域一展身手的你，可千万别错过这趟开启知识宝库的列车。你只需打开页面：https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-31+V1-ZH&ncid=ref-inor-172066-AILearngroup （点击阅读原文）即可进行线上自学。

NVIDIA Earth-2：重塑天气预报的强大平台

NVIDIA Earth-2 是 NVIDIA 推出的具有革命性意义的气候数字孪生云平台。它巧妙融合了人工智能（AI）、物理模拟以及计算机图形技术，旨在以前所未有的精度和速度对全球天气和气候展开模拟与可视化。该平台集成了多种行业领先的 AI 气象模型，像 FourCastNet 和 CorrDiff 等，这些模型能够高效处理海量气象数据，精准学习复杂天气模式的形成原理，从而提供高精度的天气预测。同时，它还结合了 ICON 和 IFS 等传统数值模型，实现了更全面的气候模拟。

借助 NVIDIA 强大的 GPU 加速技术，Earth-2 能够达成公里级的高分辨率气候模拟，极大提高了模拟的速度与效率。此外，通过 NVIDIA Omniverse 平台，Earth-2 还提供了超大规模、高保真度的交互式可视化功能，让用户能够直观洞察全球天气状况。对于气象科研人员、相关行业从业者以及气象爱好者而言，NVIDIA Earth-2 无疑是一个功能强大且极具潜力的工具。

零门槛上手：小白也能预测当地城市 96 小时气候状况

即便你是气象领域的小白，也完全不用担心无法驾驭 NVIDIA Earth-2 平台来预测当地城市 96 小时的气候状况。本课程专门为不同基础的学员设计了详细的指导流程，让你轻松上手。

课程会从最基础的平台登录与界面介绍开始，带你熟悉 NVIDIA Earth-2 的操作环境。接着，会一步一步引导你选择合适的 AI 天气模型。针对预测当地城市 96 小时气候状况这一需求，课程会讲解不同模型的特点和适用场景，帮助你挑选出最适合的模型。

在数据输入环节，课程会详细说明如何获取当地城市的相关气象数据，并将这些数据准确无误地输入到模型中。同时，还会教你如何对数据进行简单的预处理，以提高预测的准确性。

当模型运行起来后，课程会教你如何实时监控运行状态，及时处理可能出现的异常情况。最后，在结果输出阶段，课程会指导你如何解读模型生成的预测结果，包括温度、湿度、风速、降水概率等各项气象指标，并将这些结果以直观的图表形式呈现出来，方便你进行后续的分析和应用。

通过这样一套系统且细致的指导，即使是零基础的小白，也能在短时间内掌握利用 NVIDIA Earth-2 平台预测当地城市 96 小时气候状况的方法，真正体验到 AI 天气预报的魅力与便捷。

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课程核心：AI 天气模型的变革力量

本课程的核心在于深入探讨 NVIDIA Earth-2 平台上先进的 AI 天气预测模型所带来的无限可能性。学员将了解到 AI 天气模型如何借助 NVIDIA Earth-2 彻底改变传统的天气预报方式。传统数值天气预报依赖于复杂的物理方程和大规模的数值计算，需要专业的知识和强大的计算资源。而基于 NVIDIA Earth-2 的 AI 天气模型则通过学习海量的历史气象数据，能够自动捕捉天气模式和规律，从而快速、准确地生成天气预测。这种基于数据驱动的方法不仅降低了天气预报的门槛，还提高了预测的效率和灵活性，让更多人能够参与到天气预报的工作中来。

实践导向：从理论到应用的跨越

本课程强调实践操作，让学员在动手实践中掌握 AI 天气模型的运行和应用。学员将获得宝贵的实践经验，学习如何利用 NVIDIA Earth-2 运行 AI 天气预测，并验证模型输出的准确性。通过实际案例和操作演练，学员将深入了解 AI 天气模型在 NVIDIA Earth-2 平台上的工作原理和应用场景。

超分辨率 AI 模型是本课程的一大亮点。在 NVIDIA Earth-2 平台的支持下，这种模型能够实现精细化预测，将低分辨率的气象数据提升到高分辨率，从而提供更详细、更准确的天气信息。学员将探索超分辨率 AI 模型在 NVIDIA Earth-2 上的应用，学习如何利用这一技术为特定区域或行业提供定制化的天气预报。

丰富的学习目标：打造全面的 AI 天气预报能力

完成本课程后，学员将具备全面的 AI 天气预报能力，具体学习目标如下：

-掌握基础知识：学员将学习 AI 天气模拟的基础知识，了解基于 NVIDIA Earth-2 平台的 AI 预测与数值天气预报的区别。这将帮助他们建立起对 AI 天气预报的基本认知，为后续的学习和实践打下坚实的基础。

-实践运行 AI 天气模拟：通过 Earth2Studio 这一强大的工具（它是 NVIDIA Earth-2 平台提供的实用组件），学员将实践运行 AI 天气模拟。他们可以将 AI 天气模型应用于天气预报、历史分析和降尺度处理等不同场景，亲身体验在 NVIDIA Earth-2 平台上进行 AI 天气预报的强大功能。

-熟悉天气推理工作流：学员将熟悉基于 NVIDIA Earth-2 平台的天气推理工作流的各个部分，包括数据来源、扰动处理、预测与诊断模型，以及 IO 处理。了解这些环节在 NVIDIA Earth-2 平台上的运作机制和相互关系，将有助于学员更好地构建和管理自己的 AI 天气工作流。

-验证天气预报准确性：使用常见的指标验证天气预报的准确性和校准情况是确保预测可靠性的关键。学员将学习如何针对确定性和集合天气预报进行验证，掌握在 NVIDIA Earth-2 平台环境下评估天气预报质量的方法和技巧。

-构建自定义工作流

课程将引导学员构建一个自定义的 AI 天气模型推理工作流。以将全球预测模型与区域降尺度模型耦合为例，学员将学会如何根据实际需求，在 NVIDIA Earth-2 平台上整合不同的模型和算法，实现个性化的天气预报。

-结合下游应用

最后，学员将学习如何将 AI 生成的天气数据与下游应用结合。以能源需求和产量预测为例，他们将了解如何利用在 NVIDIA Earth-2 平台上生成的天气数据为能源行业提供决策支持，实现 AI 天气预报的实际应用价值。