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《三国演义》第四十八回“宴长江曹操赋诗 锁战船北军用武”中写到，周瑜引众将于山顶看隔江曹操的战船：正观之际，忽狂风大作，江中惊涛拍案。一阵风过，刮起旗角于周瑜脸上拂过。瑜猛然想起一事在心，大叫一声，往后便倒，口吐鲜血。诸将急救起时，却早不省人事。
而周瑜所虑者无他，欠东风耳。
所以才有了第四十九回“七星坛诸葛祭风 三江口周瑜纵火”。
因此天气预报，自古以来就是重中之重，“观今夜天象，可知天下大事。”
现代天气预报中最早采用的方法是天气图法，通过把同一时间不同地点的气象情况填在一张张地图上，然后推断高、低气压系统未来的移动路径和强度变化，进而根据这些系统对气候的影响来实现天气预报。
科技的发展，已经使人类放弃了这类落后低效的方法，转而利用超级计算机，对地球与大气环境进行建模，将历史观测数据和气象卫星观察的结果作为模型的初始参数，然后利用数值分析方法进行求解。
而天气预报，也变成了在海量无垠、瞬时变幻的大数据里寻找唯一答案的科学。
所以现代天气预报本质上是一场数值计算和逻辑推演，“夫天可不阶而升，地不可得尺寸而度，请问数安从出？”
首先是建模。
建模是指建立地球与大气状态的物理模型，通常是用一组偏
微分方程来描述大气状态和运动的基本规律，其他因素也需要被考虑，比如地表是草原还是积雪，地形如何等等，因为会对热量和气流有影响。
有了模型之后，还需要初始参数。通过气象卫星、雷达、探空仪、地面气象站等手段，对不同高度的气压、气温、湿度、风速、风向进行观测。
最后通过超算建立全球大气模型，将模型划分为一个个网格，将观测到的气象参数作为网格的初始状态参数，然后根据物理方程计算这些参数随时间的变化。
通常，模型的预测精度取决于科学家考虑哪些因素，划分多大的网格，想要求解的时间步长是多少。
网格画得越精细，所能预报的气象规模也就越小，时间步长越小，也就能对越近的未来进行预报。
然而，没有模型可以将所有因素全部囊括其中，网格画得太细或者步长取得太小也都不现实，因为计算量会激增，有时候甚至无法求解。因此，建模从本质上来说，也是对超算计算能力的直观体现。
想必你我也能感受到，现代天气预报越来越准了，同时预测精度也在提高，那是因为超算的计算速度在不断拔升，但超算总有瓶颈，对于小区域内的短时间预报还是力有不逮，存在明显的精度不够问题。
我们生活在没有发生剧烈气候变化的环境中，对这个精度要求可能没有感同身受的体会，但对于在海上谋生的渔民来说，短临天气预报是真正可以救命的提示。
台风、海浪，种种天气预报的数值于普通人而言，可能只是一堆数据，但对渔民来说，那是今天是否应该出海，是否能够有所收获，甚至是否能够活着回来。
预报每提前一分钟，每精确一点点，背后都是活生生的人，因为大海从不仁慈。
在这场与“风云数据”的对决中，就需要更快的计算速度和智能性的AI来进行分析。
我把生物脑的第一个测试项目用在天气预报上面，就是基于这个考量。生物脑不仅有超强的运算能力，还有极大的储存空间，可以让程序员们编写出一个智能性极高的AI来进行逻辑运算。
AI能够通过深度学习大量的气象历史数据，帮助科学家寻找预测的线索和依据，推演未来可能的变化情况，从而为人工预报提供强有力的辅助。
如果连这样繁复庞大的数据都能无障碍处理，那处理其他事就不在话下了。
刘元一番话说服了李随风，一套基于生物脑的天气预报计算系统很快构建出来。
在程鹏宇的指示下，朱雀气象部门与x公司展开深度合作，打算推动城市气象精准预报、智慧城市气象服务的突破性创新。
按照刘元的设想，基于生物脑的AI研创的精准灾害性天气预测模型，将致力于通过海量历史数据学习，推算云团变化和移动规律、雷暴生消规律，以此来预测朱雀未来天气状况，并预警灾害性天气。
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《三国演义》第四十八回“宴长江曹操赋诗 锁战船北军用武”中写到，周瑜引众将于山顶看隔江曹操的战船：正观之际，忽狂风大作，江中惊涛拍案。一阵风过，刮起旗角于周瑜脸上拂过。瑜猛然想起一事在心，大叫一声，往后便倒，口吐鲜血。诸将急救起时，却早不省人事。
而周瑜所虑者无他，欠东风耳。
所以才有了第四十九回“七星坛诸葛祭风 三江口周瑜纵火”。
因此天气预报，自古以来就是重中之重，“观今夜天象，可知天下大事。”
现代天气预报中最早采用的方法是天气图法，通过把同一时间不同地点的气象情况填在一张张地图上，然后推断高、低气压系统未来的移动路径和强度变化，进而根据这些系统对气候的影响来实现天气预报。
科技的发展，已经使人类放弃了这类落后低效的方法，转而利用超级计算机，对地球与大气环境进行建模，将历史观测数据和气象卫星观察的结果作为模型的初始参数，然后利用数值分析方法进行求解。
而天气预报，也变成了在海量无垠、瞬时变幻的大数据里寻找唯一答案的科学。
所以现代天气预报本质上是一场数值计算和逻辑推演，“夫天可不阶而升，地不可得尺寸而度，请问数安从出？”
首先是建模。
建模是指建立地球与大气状态的物理模型，通常是用一组偏
微分方程来描述大气状态和运动的基本规律，其他因素也需要被考虑，比如地表是草原还是积雪，地形如何等等，因为会对热量和气流有影响。
有了模型之后，还需要初始参数。通过气象卫星、雷达、探空仪、地面气象站等手段，对不同高度的气压、气温、湿度、风速、风向进行观测。
最后通过超算建立全球大气模型，将模型划分为一个个网格，将观测到的气象参数作为网格的初始状态参数，然后根据物理方程计算这些参数随时间的变化。
通常，模型的预测精度取决于科学家考虑哪些因素，划分多大的网格，想要求解的时间步长是多少。
网格画得越精细，所能预报的气象规模也就越小，时间步长越小，也就能对越近的未来进行预报。
然而，没有模型可以将所有因素全部囊括其中，网格画得太细或者步长取得太小也都不现实，因为计算量会激增，有时候甚至无法求解。因此，建模从本质上来说，也是对超算计算能力的直观体现。
想必你我也能感受到，现代天气预报越来越准了，同时预测精度也在提高，那是因为超算的计算速度在不断拔升，但超算总有瓶颈，对于小区域内的短时间预报还是力有不逮，存在明显的精度不够问题。
我们生活在没有发生剧烈气候变化的环境中，对这个精度要求可能没有感同身受的体会，但对于在海上谋生的渔民来说，短临天气预报是真正可以救命的提示。
台风、海浪，种种天气预报的数值于普通人而言，可能只是一堆数据，但对渔民来说，那是今天是否应该出海，是否能够有所收获，甚至是否能够活着回来。
预报每提前一分钟，每精确一点点，背后都是活生生的人，因为大海从不仁慈。
在这场与“风云数据”的对决中，就需要更快的计算速度和智能性的AI来进行分析。
我把生物脑的第一个测试项目用在天气预报上面，就是基于这个考量。生物脑不仅有超强的运算能力，还有极大的储存空间，可以让程序员们编写出一个智能性极高的AI来进行逻辑运算。
AI能够通过深度学习大量的气象历史数据，帮助科学家寻找预测的线索和依据，推演未来可能的变化情况，从而为人工预报提供强有力的辅助。
如果连这样繁复庞大的数据都能无障碍处理，那处理其他事就不在话下了。
刘元一番话说服了李随风，一套基于生物脑的天气预报计算系统很快构建出来。
在程鹏宇的指示下，朱雀气象部门与x公司展开深度合作，打算推动城市气象精准预报、智慧城市气象服务的突破性创新。
按照刘元的设想，基于生物脑的AI研创的精准灾害性天气预测模型，将致力于通过海量历史数据学习，推算云团变化和移动规律、雷暴生消规律，以此来预测朱雀未来天气状况，并预警灾害性天气。