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阿里巴巴集团旗下的达摩院（湖畔实验室）近日在北京宣布，推出了一款名为“八观”的气象大模型，该模型在气象预测领域实现了重大突破。八观气象大模型通过引入区域多源数据，将时空精度提升至1公里*1公里*1小时，显著提高了对温度、辐照、风速等关键气象指标的预测性能。
这款气象大模型的发布，标志着达摩院在全球气象模型的基础上，进一步融合了场站数据、气象实况、雷达图像、卫星图像和开源地形等多源多模态数据，增强了预报结果的细粒度和准确度。八观气象大模型的命名寓意“八方洞察，观测万象”，其预训练和孪生MAE掩蔽自编码器结构，为模型提供了更好的初始化参数，学习隐藏在高波动天气数据下的鲁棒特征表示，实现对天气的精准把握。
在新能源领域，八观气象大模型的应用尤为突出。该模型已在国网山东电力调控中心成功预测多次极端天气，将新能源发电功率和电力负荷预测的准确率分别提升至96%和98%以上。这一成果不仅促进了绿电消纳，还保障了电网的安全稳定运行。
八观气象大模型的实际运行数据表明，与主流天气预报相比，其对区域辐照度、风速、云量、2米温度的预测精度分别提升了40%、27%、24.0%与11.8%。今年夏季，面对全国平均气温历史同期最高和降水偏多的极端天气，八观气象大模型通过构筑每小时更新一次的高精度区域天气预报网络，及时捕捉到温度变化，推动下游新能源发电功率、电力负荷预测准确率分别提升至96.5%和98.1%，有效帮助电力系统作出及时、准确的调度决策。
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