氣象預測，是人類試圖讀懂大自然語言的偉大嘗試，對我們的生產、生活有著不可估量的重要性。近年來，隨著全球氣候系統復雜性加劇和極端天氣事件頻發，傳統數值天氣預報模型的復雜度呈現指數級增長，經典計算機的算力瓶頸與氣象預測的時空分辨率需求之間的矛盾日益凸顯。而量子計算技術憑借量子并行性和量子態疊加原理，特別是多體量子模擬算法的突破，為超越經典計算極限、重構氣象預測模型架構提供了全新可能，正在催生氣象預測領域的范式革命。???????

經典氣象預測

經典氣象預測，主要基于數值天氣預報，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格，以及每個網格單元上方的垂直柱。在每個網格單元內，狀態變量描述物理屬性。在模擬的每個時間步長中，求解能量和質量的演化，以及空氣和示蹤物的運動。

經典氣象預測的計算過程

數值天氣預報是通過建立大氣運動方程組，將氣候模型中的各種物理過程，如大氣的運動、熱量交換、水汽輸送等，用數學方程來描述。這些數學方程再結合初始時刻的大氣狀態（如溫度、濕度、氣壓、風速等）和邊界條件（如地形、海陸分布等），利用超級計算機進行大規模的數值計算，求解這些方程組，以此來預測未來大氣狀態的變化，也就是未來的天氣情況。

機器學習預測天氣是利用大量歷史氣象數據，如溫度、濕度和風速等，通過算法預測未來天氣。數據來自氣象站、衛星等設備，經過清洗和標準化處理后，提取關鍵特征并訓練模型，如神經網絡或隨機森林。訓練過程中調整參數以減少誤差，并通過驗證數據評估和優化模型。最終，模型生成天氣預報，應用于農業、交通等領域。機器學習能處理復雜數據和非線性關系，但依賴高質量數據，常與傳統數值方法結合以提高準確性。

盡管經典氣象預測方法取得了顯著成就，但它也存在著一些局限性。大氣運動是一個極其復雜的非線性系統，對其進行氣候建模存在許多不確定性因素（比如人為活動）。雖然氣候模型在每一代中都有所改進，但由于模型的水平分辨率有限，與觀測數據相比仍然存在系統性的偏差。實驗證明提升模型的水平分辨率可以有效緩解這種偏差，但計算成本較高，即使考慮到計算能力的提升，理想的氣候模型仍然需要結合機器學習方法和物理建模。因此，必須利用新興技術來改進和加速氣候模型。

量子計算：開啟氣象預測的新范式  

量子計算憑借量子疊加與糾纏特性，在解決特定問題（如線性方程組求解、組合優化、大數因數分解等）上展現出超越經典計算的潛力。隨著NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）設備的出現（如“天衍”量子計算云平臺、IBM Quantum Platform、Google Quantum AI的百比特級量子處理器），量子算法不僅在金融投資、化學模擬等領域已取得初步進展，也給氣象預測帶來新的解決方案。

2024年，中電信量子集團“天衍”量子計算云平臺在氣象預測領域率先發力，與安徽省氣象局合作，致力于攻克降雨數據預測與臨近預報的精度難題。并在9月發布了混合量子經典神經網絡預測降雨量的解決方案，初步驗證了量子計算在氣象預測中的應用潛力。

“天衍”-氣象預測解決方案

“天衍”量子計算云平臺基于經典深度學習模型，構建了混合量子經典神經網絡模型。這一創新型模型充分利用量子計算的并行處理能力，實現了對海量氣象數據的快速分析和高效處理。在時間序列預測和模式識別等關鍵任務中，能夠更敏銳地捕捉到氣象數據中的細微變化和潛在規律，增強了災害性天氣的監測與預警能力。

天衍量子計算云平臺氣象預測實驗

通過對經典神經網絡進行量子化改造，量子-經典混合神經網絡在回歸任務和分類任務上均表現出色。“天衍”量子計算云平臺氣象預測實驗結果顯示，量子神經網絡對復雜信息的處理具有高效的建模能力和表達力，這為降雨預測乃至整個氣象領域的研究提供了強大支持。

回歸任務、分類任務指標對比

在短時臨近天氣預報方面，“天衍”量子計算云平臺-氣象預測解決方案對原有的SmaAt-UNet模型（一種用于降水短臨預報的高效卷積神經網絡）進行了量子化改造，并在回歸指標、召回指標等預測精度指標上都體現出優勢。

UNet模型

UNet模型是一種用于圖像分割的卷積神經網絡架構，采用了“編碼器-解碼器”式的對稱結構，左側為編碼器部分，通過卷積和下采樣完成對信息的提煉；右側為解碼器部分，通過上采樣完成信息的恢復；中間通過skip-connection技術將信息從淺層傳遞到深層，防止信息因為層數過深而丟失。該結構由于對稱且形似字母“U”，被統稱為UNet，而SmaAt-UNet是UNet的進一步擴展，具體是使用基于卷積的注意力機制對信息做了有側重的提煉，使得模型主動學習到哪些信息更加重要。

UNet模型在圖像分割、目標檢測等場景具有良好性能，而引入了注意力機制的SmaAt-UNet 則是對時序-空間預測任務具有良好的性能，包括降雨的預測。“天衍”量子計算云平臺的混合量子-經典神經網絡模型，首先通過數據預處理將數據轉化為適合量子線路編碼的形式，然后采用量子神經網絡替換SmaAt-Unet中的經典卷積神經網絡。

量子+氣象預測的核心動能  

“天衍”量子計算云平臺在氣象領域的初步探索，驗證了量子計算在氣象預測的巨大潛力。在對經典氣象預測模型量子化的進程中，量子算法始終是突破經典氣象預測模型的核心驅動，不僅為量子氣象預測模型提供了底層技術支撐，更是推動了氣象預測范式從經驗統計向物理-數據雙驅動的革命性轉變。

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力學的微分方程，這些方程包括Navier-Stokes方程、熱力學方程等，它們通過非線性偏微分方程（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，而量子計算憑借其優勢，可以加速這些方程組的求解。

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

量子幅度估計

什么是量子幅度估計？想象一下，你有一個黑盒子，里面裝著一個0~100間的秘密數字。

用經典計算機，相當于不停試探：“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（QAE）就像是一個“超級放大鏡”，它利用量子力學的特性，可以同時探索多個可能性，并迅速鎖定最可能的數字，飛快找到答案。

具體來說，量子幅度估計（QAE）是一種量子算法，它能夠比經典方法更快地估計某個事件的概率或幅度。比如，如果你想知道一個事件發生的可能性，經典方法可能需要成千上萬次實驗，而量子幅度估計（QAE）只需要很少的步驟就能給出一個精確的估計。

量子幅度估計（QAE）如何加速非線性常微分方程求解？

量子幅度估計（QAE）算法加速求解ODE方程主要分為以下幾個步驟：將系統引入希爾伯特空間、量子傅里葉變換、受控Grover算子、量子傅里葉逆變換、測量、計算均值。量子幅度估計（QAE）相比經典算法可以在某些情況下實現平方級加速，尤其是在高維問題中。

HHL算法

如果你要解一個復雜的數學謎題：一組天平上的砝碼數量不同，你需要找出每個砝碼的重量。但規則是，你只能通過測量總重量來推理個別砝碼的值。

用經典計算機，你需要反復嘗試不同的組合，一步步調整，直到找到正確答案。

用量子計算機的 HHL算法，就像擁有一臺神奇的天平，它能同時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！

假設我們有一個線性方程組：

Ax=b

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

●用經典方法求解的步驟：

1.輸入：將矩陣Α和向量b輸入經典計算機；

2.算法選擇：選擇一種經典算法（如高斯消元法、LU分解或迭代法）；

3.計算：高斯消元法通過行變換將矩陣A轉化為上三角矩陣，然后回代求解。迭代法通過不斷逼近解，直到滿足精度要求；

4.輸出：得到解向量x。

時間復雜度：高斯消元法的時間復雜度為O(n3)。迭代法的時間復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，其中被b編碼為量子態|b〉；

2.量子相位估計：對矩陣A進行特征值分解，得到其特征值和特征向量。使用量子相位估計將|b〉表示為特征向量的疊加態；

3.幅度翻轉：根據特征值的倒數，調整量子態的幅度，這一步是HHL的核心，它相當于在量子態實現了A-1；

4.逆量子相位估計：將量子態轉回原始基；

5.輸出：測量量子比特，得到解向量x的近似值。

時間復雜度：HHL算法的時間復雜度為O(log n)，相對于經典方法實現了指數級加速。

量子算法

提高氣象預測的準確性

量子機器學習（QML）模型，例如量子神經網絡（QNN），可以通過來自短期高分辨率模擬的氣象數據來開發數據驅動的參數化方法 ，QML模型的特性是使用高度表達的參數化模型，這些量子模型相比傳統的機器學習模型需要較少的參數，并且可以顯著提高氣候模擬的分辨率和準確性。

量子計算在增強傳統機器學習（ML）模型方面展現出潛力，如量子卷積神經網絡（QCNN）、量子多層感知器（QMLP）和量子編碼器-解碼器（QED），它們替代了傳統的卷積神經網絡（CNN）、多層感知器（MLP）和編碼器-解碼器框架（ED）。

QCNN   量子卷積神經網絡 

QCNN架構利用量子計算框架增強了復雜氣候數據的處理能力。QCNN架構中量子卷積層用來提取輸入數據特征，量子激活引入非線性，增強網絡建模復雜模式的能力，量子隨機丟棄降低網絡過擬合風險。

量子多層感知器 QMLP   

QMLP其相較于經典MLP的關鍵優勢在于它能夠利用量子并行性和糾纏，提供更強大和高效的計算。

QED   量子編碼器-解碼器 

QED架構是經典自編碼器（CAE）的高級量子版本，結合了量子計算元素，以增強數據處理能力。

量子計算在氣象預測領域已經開始逐步展現其潛力，通過指數級提升復雜氣象模型的解析效率，為氣象預測的精準度與效率帶來了質的飛躍。未來中電信量子集團將持續深入探索量子計算與氣象預測的創新融合，在氣象模型模擬、氣象數據分析、氣象災害預警、溫度預測等方面展現廣闊的應用場景，構建基于量子計算的智能氣象預測體系，為應對全球氣候變化注入量子動能。

“天衍”量子計算云平臺-氣象預測解決方案

體驗入口

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