近日，一项研究推出全球首个端到端数据驱动天气预报系统Aardvark Weather，颠覆了传统数值天气预报（NWP）依赖复杂模型链的模式。该系统仅需输入卫星、地面站等原始观测数据，即可生成全球1.5°网格预报和本地站点预报，无需任何传统NWP产品支持。

　　试验显示，Aardvark的全球预报在风速、温度等关键变量上，均方根误差（RMSE）低于美国国家环境预报中心全球预报系统（GFS），接近ECMWF综合预报系统（IFS），且成功捕捉到南印度洋热带气旋等中尺度天气事件。其本地站点预报时效可达10天，在西非、太平洋等资源有限地区，2米温度和10米风速预测误差显著低于传统NWP校正结果，在欧美地区性能与人工参与的先进系统相当。

　　通过端到端优化，特定区域预测误差可再降1%～6%，而计算成本仅为传统NWP的万分之一，单次全球预报仅需4块GPU约1秒完成。

　　研究指出，该系统为低成本、快速定制化天气预报开辟新路径，尤其可为缺乏超级计算机资源的发展中国家提供精准预报工具，未来有望扩展至更高分辨率、极端天气预警等领域。相关成果以“End-to-end data-driven weather prediction”为题发表在Nature期刊上。

内容摘选自《气象科技前沿》2025年第2期