Aurora 1.5: Extending open foundation models for weather and Earth-system applications

一目了然

• Aurora 1.5 是微软 Aurora 地球系统基础模型的重大扩展，新增了与能源、农业、交通和气候风险相关的22个天气变量，同时具备每小时时间分辨率和概率集合预测功能。
• 作为开源项目在 GitHub 上发布，模型检查点部署在 Hugging Face，使研究人员和开发者能够使用、评估并在此基础上构建新应用。
• Aurora 1.5 将开放研究与微软天气服务连接，通过数据、基础设施、托管访问和运营使用，将模型与天气和地球系统应用相结合。

Aurora 1.5 是开放源代码 Aurora 地球系统基础模型的重要升级，新增了22个天气变量以提供更全面的大气状况视图，支持每小时预报和概率集合预测。由微软天气团队开发，作为微软研究院 AI for Science 原始模型的扩展，Aurora 1.5 展示了前沿研究如何实现更广泛的应用：向研究人员和开发者开放评估和扩展，同时设计用于在需要额外数据、基础设施和运营保障的场景中支持客户。随着气候和天气相关风险持续影响全球社区、基础设施和经济，地球系统预测技术的进步有助于提升应急准备和决策能力。

Aurora 是什么？

Aurora 是微软研究院 AI for Science 开发的地球系统基础模型，首次于2024年推出，并于2025年发表在《自然》期刊（打开新标签页）。该模型证明了单一模型可以适应中短期天气、海浪、大气化学以及新兴气候应用（包括通过微调实现的高分辨率天气预测）。其日益广泛的应用强化了开放协作模型的价值，这种模型更易于适应、评估和实际应用。

这一 Aurora 的下一阶段发展（打开新标签页） 在原有基础上进一步推进，使该模型向全球社区开放，便于适应、扩展和构建新应用。

Aurora 1.5 新增了哪些内容？

Aurora 1.5 推动了更广泛的实践，使依赖大气和地球系统智能的组织能够实际应用和扩展开放天气基础模型。除了新增变量和更高时间分辨率外，Aurora 1.5 还增加了用户最迫切需要的功能之一：集合预测。由于预测对初始条件和模型不确定性高度敏感，集合预测通过运行多次模拟来展示可能结果的范围和可能性。Aurora 1.5 在微软研究院的科学基础上，新增了产品工程、云基础设施、托管访问和决策支持能力。这些进步使 Aurora 1.5 成为组织可用的、企业级的天气解决方案。

图1：Aurora 1.5 集合预测功能示意图，用于预测新的有影响力参数，如总云量和太阳辐射。展示了集合均值和标准差 _\__。

扩展范围更新在 Aurora 原有的4个变量基础上新增了22个变量，包括代表性地表、气压层、风、温度、湿度、降水和辐射场。这种更广泛的覆盖范围使模型对依赖综合地球系统信号的行业（如能源、农业、交通和韧性规划）更具相关性。

将时间分辨率更新为每小时，可为精确操作指导提供更细致的细节，例如降水的开始、贸易决策或热带气旋登陆。

_“Aurora 1.5 是朝着使天气基础模型更加开放、实用和有效迈出的重要一步。通过公开发布该模型，我们为研究人员、开发者和组织提供了更清晰的路径来评估、调整并理解模型能提供帮助的领域。微软天气的角色是将这一开放研究基础与企业使用天气智能所需的数据、基础设施和应用工作流程连接起来。”_

Sridhar Iyer，微软人工智能公司副总裁

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Aurora 1.5 中的集合预测功能在面对天气不确定性时助力更自信的决策

Aurora 1.5 的集合版本引入了随机扰动以表示模型不确定性，通过生成多个预测成员来估计可能未来的变化范围。对于包括电力系统、交通、农业、极端天气规划和气候风险在内的众多应用场景，模型分布的重要性不亚于最佳预测值。

该集成能力是通过在原始Aurora模型基础上进行多阶段微调开发的。在扩展变量集并增加小时级时间分辨率后，团队向模型的潜在条件路径引入了受控扰动，并针对概率预测质量优化了集成效果。最后，通过2018年至2023年ECMWF高分辨率（HRES）分析数据进行自回归微调，进一步提升了模型的展开行为和稳定性。

图2. 将Aurora 1.5的概率预测与ECMWF集成预测进行对比。阴影部分显示相对概率预测误差，以ECMWF ENS为基准：蓝色区域表示Aurora 1.5表现更优，红色区域表示表现较差。在上层空气位势高度、温度、湿度以及五个地表变量方面，Aurora 1.5在88.9%的评估变量和预测时间目标上优于ECMWF ENS。

Aurora的集成方法通过多次模型运行总结不确定性。在88.9%的评估目标上，其概率预测优于最先进的ECMWF动力集成（Figure 1）。在对2024-2025年所有热带气旋的评估中，Aurora 1.5显著降低了路径误差，与原始Aurora相比，集成中位数的路径误差降低了约三分之一。以具有破坏性的飓风海伦为例，展示了Aurora 1.5的技能如何转化为高影响天气应用。

图3. Aurora 1.5对飓风海伦的集成预测，显示从2024年9月24日0时开始的多种可能风暴路径。概率集成预测涵盖了验证路径，有效捕捉了风暴进展中的不确定性。

图4. Aurora 1.5在预测时间范围内相对于原始模型降低了路径误差。使用集成均值和中位数轨迹进行诊断，其中中位数轨迹显示出最强的改进，在第5天时误差降低约三分之一。结果仅反映路径位置信息。

在中短期天气应用之外，Terradot（微软气候创新基金组合的一部分）正在与AI for Good Lab（新标签打开）和微软研究院加速器合作，通过TerraNova项目（新标签打开），利用Aurora衍生的天气表示方法，在真实野外条件下估算和优化增强岩石风化过程中的二氧化碳去除效果。Terradot联合创始人Sasankh Munukutla指出：“通过构建在Aurora之上，我们显著加快了研发时间表，加速了实现千兆吨级碳去除的进程。”这项工作展示了地球系统基础模型如何在预测之外，支持气候缓解和公共利益科学，特别是在需要严格评估和负责任部署的场景中。

Aurora还与英国气象局等合作伙伴共同探索，研究基础模型如何与传统物理系统协同工作，解决从天气到气候时间尺度的问题。目标是实现更快、更灵活的预测，以支持决策制定，同时不取代可信赖预测背后的科学原理。

“微软的Aurora模型是一项令人兴奋且有前景的工具，使英国气象局的科学家能够利用其数据和专业知识解决气候问题，并提供新型气候信息。英国气象局和微软的科学家、工程师每天都在合作，将人工智能天气预测的成果转化为气候信息领域，共享数据科学和气候科学的专业知识。Aurora是一个绝佳的平台，用于学习如何将这些工具转化为气候预测中的应用，从而打造未来的AI气候模型。”

——Doug McNeall，英国气象局哈德利中心数据驱动气候建模科学负责人

将开放模型连接到实际应用

微软将开放研究、产品工程、负责任的部署以及合作伙伴生态系统相结合，使模型能够从科学突破过渡到经过评估的实际应用。例如，Aurora最初起源于微软研究院的AI for Science项目，现在正由微软天气团队用于实际应用，AI for Good则帮助评估公共利益应用场景。该平台路径将Aurora引入微软Foundry和行星计算机平台（新标签打开），与Agent技能和Azure服务结合，这些服务能够将模型与地理空间数据、可扩展基础设施和应用工作流程连接起来。BKW提供了早期验证案例（新标签打开）：该公司正在将Aurora 1.5与现有的微软天气运营模型结合使用，以支持能源运营，在天气依赖型发电、基础设施规划和环境数据需要整合的场景中发挥作用。

“这一合作展示了先进的AI能力和稳健的云基础设施如何应用于最具战略意义的领域——能源，在该领域天气发挥着基础性作用。在加速转型的当下，这支持我们实现运营日益依赖可再生能源系统的愿景，这些系统本质上依赖天气条件，同时能够更自信、更精确地预见和管理这种波动性。”

Farhat Quiñones Yamshid，BKW人工智能与技术负责人

从开放研究到更广泛的影响

Aurora 的开源特性旨在帮助研究人员、机构、公司和民间社会评估、应用和扩展该模型。Microsoft Weather 正在基于这一开放基础，通过托管服务、集成方案和负责任的部署路径，为依赖天气和地球系统智能的组织提供更便捷的 Aurora 预报访问方式。

基础模型应当作为物理模型和领域专业知识的补充，而非替代。关键在于以负责任的方式使用它们，通过严谨的评估和透明度进行验证，并邀请研究人员、机构、公司和公共利益合作伙伴测试 Aurora 及相关 Microsoft Weather 能力在各自场景中如何提升预报、规划和气候韧性。

关于 Microsoft Weather

Microsoft Weather 是负责 Windows、Bing、Copilot、Edge 和 MSN 等平台天气体验的 AI 预报团队，覆盖全球 180 个国家超过 10 亿台设备。该团队已将 AI 应用于业务化天气预报超过七年，拥有在全球范围内提供高质量预报的成熟经验。Microsoft Weather 多次赢得预报竞赛，2022 至 2024 年连续三年被独立第三方评为全球最精准的预报服务提供商。在今日 Aurora 1.5 发布的基础上，团队计划在未来几个月进一步扩展工作，推出更多面向企业场景的 AI 天气模型，这些模型将针对预报质量、速度、不确定性及运营决策支持等关键需求进行优化。

如您希望探索 Aurora 和 Microsoft Weather 在商业或组织应用中的解决方案，请通过 [AIWeatherClimate@microsoft.com](mailto:AIWeatherClimate@microsoft.com) 与我们联系