氣象預(yù)測(cè)，是人類試圖讀懂大自然語(yǔ)言的偉大嘗試，對(duì)我們的生產(chǎn)、生活有著不可估量的重要性。近年來(lái)，隨著全球氣候系統(tǒng)復(fù)雜性加劇和極端天氣事件頻發(fā)，傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的復(fù)雜度呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，經(jīng)典計(jì)算機(jī)的算力瓶頸與氣象預(yù)測(cè)的時(shí)空分辨率需求之間的矛盾日益凸顯。而量子計(jì)算技術(shù)憑借量子并行性和量子態(tài)疊加原理，特別是多體量子模擬算法的突破，為超越經(jīng)典計(jì)算極限、重構(gòu)氣象預(yù)測(cè)模型架構(gòu)提供了全新可能，正在催生氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域的范式革命。???????

經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)

經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)，主要基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，其原理離不開氣候建模，氣候模型是基于物理基本定律的三維模型。大氣被離散化為覆蓋地球表面的水平網(wǎng)格，以及每個(gè)網(wǎng)格單元上方的垂直柱。在每個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)，狀態(tài)變量描述物理屬性。在模擬的每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)中，求解能量和質(zhì)量的演化，以及空氣和示蹤物的運(yùn)動(dòng)。

經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)的計(jì)算過(guò)程

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)是通過(guò)建立大氣運(yùn)動(dòng)方程組，將氣候模型中的各種物理過(guò)程，如大氣的運(yùn)動(dòng)、熱量交換、水汽輸送等，用數(shù)學(xué)方程來(lái)描述。這些數(shù)學(xué)方程再結(jié)合初始時(shí)刻的大氣狀態(tài)（如溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速等）和邊界條件（如地形、海陸分布等），利用超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，求解這些方程組，以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)大氣狀態(tài)的變化，也就是未來(lái)的天氣情況。

機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)天氣是利用大量歷史氣象數(shù)據(jù)，如溫度、濕度和風(fēng)速等，通過(guò)算法預(yù)測(cè)未來(lái)天氣。數(shù)據(jù)來(lái)自氣象站、衛(wèi)星等設(shè)備，經(jīng)過(guò)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理后，提取關(guān)鍵特征并訓(xùn)練模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或隨機(jī)森林。訓(xùn)練過(guò)程中調(diào)整參數(shù)以減少誤差，并通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)評(píng)估和優(yōu)化模型。最終，模型生成天氣預(yù)報(bào)，應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、交通等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)能處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系，但依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)，常與傳統(tǒng)數(shù)值方法結(jié)合以提高準(zhǔn)確性。

盡管經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)方法取得了顯著成就，但它也存在著一些局限性。大氣運(yùn)動(dòng)是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行氣候建模存在許多不確定性因素（比如人為活動(dòng)）。雖然氣候模型在每一代中都有所改進(jìn)，但由于模型的水平分辨率有限，與觀測(cè)數(shù)據(jù)相比仍然存在系統(tǒng)性的偏差。實(shí)驗(yàn)證明提升模型的水平分辨率可以有效緩解這種偏差，但計(jì)算成本較高，即使考慮到計(jì)算能力的提升，理想的氣候模型仍然需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和物理建模。因此，必須利用新興技術(shù)來(lái)改進(jìn)和加速氣候模型。

量子計(jì)算：開啟氣象預(yù)測(cè)的新范式  

量子計(jì)算憑借量子疊加與糾纏特性，在解決特定問(wèn)題（如線性方程組求解、組合優(yōu)化、大數(shù)因數(shù)分解等）上展現(xiàn)出超越經(jīng)典計(jì)算的潛力。隨著NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）設(shè)備的出現(xiàn)（如“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)、IBM Quantum Platform、Google Quantum AI的百比特級(jí)量子處理器），量子算法不僅在金融投資、化學(xué)模擬等領(lǐng)域已取得初步進(jìn)展，也給氣象預(yù)測(cè)帶來(lái)新的解決方案。

2024年，中電信量子集團(tuán)“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域率先發(fā)力，與安徽省氣象局合作，致力于攻克降雨數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與臨近預(yù)報(bào)的精度難題。并在9月發(fā)布了混合量子經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)降雨量的解決方案，初步驗(yàn)證了量子計(jì)算在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用潛力。

“天衍”-氣象預(yù)測(cè)解決方案

“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)基于經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建了混合量子經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一創(chuàng)新型模型充分利用量子計(jì)算的并行處理能力，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的快速分析和高效處理。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)和模式識(shí)別等關(guān)鍵任務(wù)中，能夠更敏銳地捕捉到氣象數(shù)據(jù)中的細(xì)微變化和潛在規(guī)律，增強(qiáng)了災(zāi)害性天氣的監(jiān)測(cè)與預(yù)警能力。

天衍量子計(jì)算云平臺(tái)氣象預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)

通過(guò)對(duì)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行量子化改造，量子-經(jīng)典混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在回歸任務(wù)和分類任務(wù)上均表現(xiàn)出色?！疤煅堋绷孔佑?jì)算云平臺(tái)氣象預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜信息的處理具有高效的建模能力和表達(dá)力，這為降雨預(yù)測(cè)乃至整個(gè)氣象領(lǐng)域的研究提供了強(qiáng)大支持。

回歸任務(wù)、分類任務(wù)指標(biāo)對(duì)比

在短時(shí)臨近天氣預(yù)報(bào)方面，“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)-氣象預(yù)測(cè)解決方案對(duì)原有的SmaAt-UNet模型（一種用于降水短臨預(yù)報(bào)的高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行了量子化改造，并在回歸指標(biāo)、召回指標(biāo)等預(yù)測(cè)精度指標(biāo)上都體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

UNet模型

UNet模型是一種用于圖像分割的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采用了“編碼器-解碼器”式的對(duì)稱結(jié)構(gòu)，左側(cè)為編碼器部分，通過(guò)卷積和下采樣完成對(duì)信息的提煉；右側(cè)為解碼器部分，通過(guò)上采樣完成信息的恢復(fù)；中間通過(guò)skip-connection技術(shù)將信息從淺層傳遞到深層，防止信息因?yàn)閷訑?shù)過(guò)深而丟失。該結(jié)構(gòu)由于對(duì)稱且形似字母“U”，被統(tǒng)稱為UNet，而SmaAt-UNet是UNet的進(jìn)一步擴(kuò)展，具體是使用基于卷積的注意力機(jī)制對(duì)信息做了有側(cè)重的提煉，使得模型主動(dòng)學(xué)習(xí)到哪些信息更加重要。

UNet模型在圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)等場(chǎng)景具有良好性能，而引入了注意力機(jī)制的SmaAt-UNet 則是對(duì)時(shí)序-空間預(yù)測(cè)任務(wù)具有良好的性能，包括降雨的預(yù)測(cè)?！疤煅堋绷孔佑?jì)算云平臺(tái)的混合量子-經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合量子線路編碼的形式，然后采用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換SmaAt-Unet中的經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

量子+氣象預(yù)測(cè)的核心動(dòng)能  

“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)在氣象領(lǐng)域的初步探索，驗(yàn)證了量子計(jì)算在氣象預(yù)測(cè)的巨大潛力。在對(duì)經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)模型量子化的進(jìn)程中，量子算法始終是突破經(jīng)典氣象預(yù)測(cè)模型的核心驅(qū)動(dòng)，不僅為量子氣象預(yù)測(cè)模型提供了底層技術(shù)支撐，更是推動(dòng)了氣象預(yù)測(cè)范式從經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)向物理-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的革命性轉(zhuǎn)變。

量子算法

加速氣候建模求解

氣候建模的核心在于求解描述大氣和海洋動(dòng)力學(xué)的微分方程，這些方程包括Navier-Stokes方程、熱力學(xué)方程等，它們通過(guò)非線性偏微分方程（PDE）描述，但隨著模型分辨率的提高，求解這些方程所需的資源急劇增加，而量子計(jì)算憑借其優(yōu)勢(shì)，可以加速這些方程組的求解。

其核心原理是將復(fù)雜的非線性偏微分方程，通過(guò)空間離散化轉(zhuǎn)化為非線性常微分方程（ODE）或線性方程系統(tǒng)（LSP），然后將這些離散化后的方程編碼為量子態(tài)，以便在量子計(jì)算環(huán)境中進(jìn)行處理和求解。

量子幅度估計(jì)

什么是量子幅度估計(jì)？想象一下，你有一個(gè)黑盒子，里面裝著一個(gè)0~100間的秘密數(shù)字。

用經(jīng)典計(jì)算機(jī)，相當(dāng)于不停試探：“是50嗎？”“不是？那是25？”，需要一步步縮小范圍，可能需要很多次嘗試才能接近正確答案。而量子幅度估計(jì)（QAE）就像是一個(gè)“超級(jí)放大鏡”，它利用量子力學(xué)的特性，可以同時(shí)探索多個(gè)可能性，并迅速鎖定最可能的數(shù)字，飛快找到答案。

具體來(lái)說(shuō)，量子幅度估計(jì)（QAE）是一種量子算法，它能夠比經(jīng)典方法更快地估計(jì)某個(gè)事件的概率或幅度。比如，如果你想知道一個(gè)事件發(fā)生的可能性，經(jīng)典方法可能需要成千上萬(wàn)次實(shí)驗(yàn)，而量子幅度估計(jì)（QAE）只需要很少的步驟就能給出一個(gè)精確的估計(jì)。

量子幅度估計(jì)（QAE）如何加速非線性常微分方程求解？

量子幅度估計(jì)（QAE）算法加速求解ODE方程主要分為以下幾個(gè)步驟：將系統(tǒng)引入希爾伯特空間、量子傅里葉變換、受控Grover算子、量子傅里葉逆變換、測(cè)量、計(jì)算均值。量子幅度估計(jì)（QAE）相比經(jīng)典算法可以在某些情況下實(shí)現(xiàn)平方級(jí)加速，尤其是在高維問(wèn)題中。

HHL算法

如果你要解一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)謎題：一組天平上的砝碼數(shù)量不同，你需要找出每個(gè)砝碼的重量。但規(guī)則是，你只能通過(guò)測(cè)量總重量來(lái)推理個(gè)別砝碼的值。

用經(jīng)典計(jì)算機(jī)，你需要反復(fù)嘗試不同的組合，一步步調(diào)整，直到找到正確答案。

用量子計(jì)算機(jī)的 HHL算法，就像擁有一臺(tái)神奇的天平，它能同時(shí)考慮所有可能的砝碼重量，并迅速得出答案，讓你幾乎瞬間破解謎題！

假設(shè)我們有一個(gè)線性方程組：

Ax=b

其中，Α是一個(gè)Ν×Ν的矩陣，x是未知向量，b是已知向量。我們的目標(biāo)是求解x。

●用經(jīng)典方法求解的步驟：

1.輸入：將矩陣Α和向量b輸入經(jīng)典計(jì)算機(jī)；

2.算法選擇：選擇一種經(jīng)典算法（如高斯消元法、LU分解或迭代法）；

3.計(jì)算：高斯消元法通過(guò)行變換將矩陣A轉(zhuǎn)化為上三角矩陣，然后回代求解。迭代法通過(guò)不斷逼近解，直到滿足精度要求；

4.輸出：得到解向量x。

時(shí)間復(fù)雜度：高斯消元法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n3)。迭代法的時(shí)間復(fù)雜度取決于收斂速度，通常O(n2)為或更高。

● HHL算法求解的步驟：

1.輸入：將矩陣A和向量b編碼為量子態(tài)，其中被b編碼為量子態(tài)|b〉；

2.量子相位估計(jì)：對(duì)矩陣A進(jìn)行特征值分解，得到其特征值和特征向量。使用量子相位估計(jì)將|b〉表示為特征向量的疊加態(tài)；

3.幅度翻轉(zhuǎn)：根據(jù)特征值的倒數(shù)，調(diào)整量子態(tài)的幅度，這一步是HHL的核心，它相當(dāng)于在量子態(tài)實(shí)現(xiàn)了A-1；

4.逆量子相位估計(jì)：將量子態(tài)轉(zhuǎn)回原始基；

5.輸出：測(cè)量量子比特，得到解向量x的近似值。

時(shí)間復(fù)雜度：HHL算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(log n)，相對(duì)于經(jīng)典方法實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)加速。

量子算法

提高氣象預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性

量子機(jī)器學(xué)習(xí)（QML）模型，例如量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QNN），可以通過(guò)來(lái)自短期高分辨率模擬的氣象數(shù)據(jù)來(lái)開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的參數(shù)化方法 ，QML模型的特性是使用高度表達(dá)的參數(shù)化模型，這些量子模型相比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要較少的參數(shù)，并且可以顯著提高氣候模擬的分辨率和準(zhǔn)確性。

量子計(jì)算在增強(qiáng)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型方面展現(xiàn)出潛力，如量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QCNN）、量子多層感知器（QMLP）和量子編碼器-解碼器（QED），它們替代了傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、多層感知器（MLP）和編碼器-解碼器框架（ED）。

QCNN   量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

QCNN架構(gòu)利用量子計(jì)算框架增強(qiáng)了復(fù)雜氣候數(shù)據(jù)的處理能力。QCNN架構(gòu)中量子卷積層用來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)特征，量子激活引入非線性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)建模復(fù)雜模式的能力，量子隨機(jī)丟棄降低網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。

量子多層感知器 QMLP   

QMLP其相較于經(jīng)典MLP的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于它能夠利用量子并行性和糾纏，提供更強(qiáng)大和高效的計(jì)算。

QED   量子編碼器-解碼器 

QED架構(gòu)是經(jīng)典自編碼器（CAE）的高級(jí)量子版本，結(jié)合了量子計(jì)算元素，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力。

量子計(jì)算在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)開始逐步展現(xiàn)其潛力，通過(guò)指數(shù)級(jí)提升復(fù)雜氣象模型的解析效率，為氣象預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度與效率帶來(lái)了質(zhì)的飛躍。未來(lái)中電信量子集團(tuán)將持續(xù)深入探索量子計(jì)算與氣象預(yù)測(cè)的創(chuàng)新融合，在氣象模型模擬、氣象數(shù)據(jù)分析、氣象災(zāi)害預(yù)警、溫度預(yù)測(cè)等方面展現(xiàn)廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建基于量子計(jì)算的智能氣象預(yù)測(cè)體系，為應(yīng)對(duì)全球氣候變化注入量子動(dòng)能。

“天衍”量子計(jì)算云平臺(tái)-氣象預(yù)測(cè)解決方案

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