摘要：气象预测，是人类试图读懂大自然语言的伟大尝试，对我们的生产、生活有着不可估量的重要性。近年来，随着全球气候系统复杂性加剧和极端天气事件频发，传统数值天气预报模型的复杂度呈现指数级增长，经典计算机的算力瓶颈与气象预测的时空分辨率需求之间的矛盾日益凸显。而量子计算

气象预测，是人类试图读懂大自然语言的伟大尝试，对我们的生产、生活有着不可估量的重要性。近年来，随着全球气候系统复杂性加剧和极端天气事件频发，传统数值天气预报模型的复杂度呈现指数级增长，经典计算机的算力瓶颈与气象预测的时空分辨率需求之间的矛盾日益凸显。而量子计算技术凭借量子并行性和量子态叠加原理，特别是多体量子模拟算法的突破，为超越经典计算极限、重构气象预测模型架构提供了全新可能，正在催生气象预测领域的范式革命。​​​​​​​

经典气象预测

经典气象预测，主要基于数值天气预报，其原理离不开气候建模，气候模型是基于物理基本定律的三维模型。大气被离散化为覆盖地球表面的水平网格，以及每个网格单元上方的垂直柱。在每个网格单元内，状态变量描述物理属性。在模拟的每个时间步长中，求解能量和质量的演化，以及空气和示踪物的运动。

经典气象预测的计算过程

数值天气预报是通过建立大气运动方程组，将气候模型中的各种物理过程，如大气的运动、热量交换、水汽输送等，用数学方程来描述。这些数学方程再结合初始时刻的大气状态（如温度、湿度、气压、风速等）和边界条件（如地形、海陆分布等），利用超级计算机进行大规模的数值计算，求解这些方程组，以此来预测未来大气状态的变化，也就是未来的天气情况。

机器学习预测天气是利用大量历史气象数据，如温度、湿度和风速等，通过算法预测未来天气。数据来自气象站、卫星等设备，经过清洗和标准化处理后，提取关键特征并训练模型，如神经网络或随机森林。训练过程中调整参数以减少误差，并通过验证数据评估和优化模型。最终，模型生成天气预报，应用于农业、交通等领域。机器学习能处理复杂数据和非线性关系，但依赖高质量数据，常与传统数值方法结合以提高准确性。

尽管经典气象预测方法取得了显著成就，但它也存在着一些局限性。大气运动是一个极其复杂的非线性系统，对其进行气候建模存在许多不确定性因素（比如人为活动）。虽然气候模型在每一代中都有所改进，但由于模型的水平分辨率有限，与观测数据相比仍然存在系统性的偏差。实验证明提升模型的水平分辨率可以有效缓解这种偏差，但计算成本较高，即使考虑到计算能力的提升，理想的气候模型仍然需要结合机器学习方法和物理建模。因此，必须利用新兴技术来改进和加速气候模型。

量子计算：开启气象预测的新范式

量子计算凭借量子叠加与纠缠特性，在解决特定问题（如线性方程组求解、组合优化、大数因数分解等）上展现出超越经典计算的潜力。随着NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备的出现（如“天衍”量子计算云平台、IBM Quantum Platform、Google Quantum AI的百比特级量子处理器），量子算法不仅在金融投资、化学模拟等领域已取得初步进展，也给气象预测带来新的解决方案。

2024年，中电信量子集团“天衍”量子计算云平台在气象预测领域率先发力，与安徽省气象局合作，致力于攻克降雨数据预测与临近预报的精度难题。并在9月发布了混合量子经典神经网络预测降雨量的解决方案，初步验证了量子计算在气象预测中的应用潜力。

“天衍”-气象预测解决方案

“天衍”量子计算云平台基于经典深度学习模型，构建了混合量子经典神经网络模型。这一创新型模型充分利用量子计算的并行处理能力，实现了对海量气象数据的快速分析和高效处理。在时间序列预测和模式识别等关键任务中，能够更敏锐地捕捉到气象数据中的细微变化和潜在规律，增强了灾害性天气的监测与预警能力。

天衍量子计算云平台气象预测实验

通过对经典神经网络进行量子化改造，量子-经典混合神经网络在回归任务和分类任务上均表现出色。“天衍”量子计算云平台气象预测实验结果显示，量子神经网络对复杂信息的处理具有高效的建模能力和表达力，这为降雨预测乃至整个气象领域的研究提供了强大支持。

回归任务、分类任务指标对比

在短时临近天气预报方面，“天衍”量子计算云平台-气象预测解决方案对原有的SmaAt-UNet模型（一种用于降水短临预报的高效卷积神经网络）进行了量子化改造，并在回归指标、召回指标等预测精度指标上都体现出优势。

UNet模型

UNet模型是一种用于图像分割的卷积神经网络架构，采用了“编码器-解码器”式的对称结构，左侧为编码器部分，通过卷积和下采样完成对信息的提炼；右侧为解码器部分，通过上采样完成信息的恢复；中间通过skip-connection技术将信息从浅层传递到深层，防止信息因为层数过深而丢失。该结构由于对称且形似字母“U”，被统称为UNet，而SmaAt-UNet是UNet的进一步扩展，具体是使用基于卷积的注意力机制对信息做了有侧重的提炼，使得模型主动学习到哪些信息更加重要。

UNet模型在图像分割、目标检测等场景具有良好性能，而引入了注意力机制的SmaAt-UNet 则是对时序-空间预测任务具有良好的性能，包括降雨的预测。“天衍”量子计算云平台的混合量子-经典神经网络模型，首先通过数据预处理将数据转化为适合量子线路编码的形式，然后采用量子神经网络替换SmaAt-Unet中的经典卷积神经网络。

量子+气象预测的核心动能

“天衍”量子计算云平台在气象领域的初步探索，验证了量子计算在气象预测的巨大潜力。在对经典气象预测模型量子化的进程中，量子算法始终是突破经典气象预测模型的核心驱动，不仅为量子气象预测模型提供了底层技术支撑，更是推动了气象预测范式从经验统计向物理-数据双驱动的革命性转变。

量子算法

加速气候建模求解

气候建模的核心在于求解描述大气和海洋动力学的微分方程，这些方程包括Navier-Stokes方程、热力学方程等，它们通过非线性偏微分方程（PDE）描述，但随着模型分辨率的提高，求解这些方程所需的资源急剧增加，而量子计算凭借其优势，可以加速这些方程组的求解。

其核心原理是将复杂的非线性偏微分方程，通过空间离散化转化为非线性常微分方程（ODE）或线性方程系统（LSP），然后将这些离散化后的方程编码为量子态，以便在量子计算环境中进行处理和求解。

量子幅度估计

什么是量子幅度估计？想象一下，你有一个黑盒子，里面装着一个0~100间的秘密数字。

用经典计算机，相当于不停试探：“是50吗？”“不是？那是25？”，需要一步步缩小范围，可能需要很多次尝试才能接近正确答案。而量子幅度估计（QAE）就像是一个“超级放大镜”，它利用量子力学的特性，可以同时探索多个可能性，并迅速锁定最可能的数字，飞快找到答案。

具体来说，量子幅度估计（QAE）是一种量子算法，它能够比经典方法更快地估计某个事件的概率或幅度。比如，如果你想知道一个事件发生的可能性，经典方法可能需要成千上万次实验，而量子幅度估计（QAE）只需要很少的步骤就能给出一个精确的估计。

量子幅度估计（QAE）如何加速非线性常微分方程求解？

量子幅度估计（QAE）算法加速求解ODE方程主要分为以下几个步骤：将系统引入希尔伯特空间、量子傅里叶变换、受控Grover算子、量子傅里叶逆变换、测量、计算均值。量子幅度估计（QAE）相比经典算法可以在某些情况下实现平方级加速，尤其是在高维问题中。

HHL算法

如果你要解一个复杂的数学谜题：一组天平上的砝码数量不同，你需要找出每个砝码的重量。但规则是，你只能通过测量总重量来推理个别砝码的值。

用经典计算机，你需要反复尝试不同的组合，一步步调整，直到找到正确答案。

用量子计算机的 HHL算法，就像拥有一台神奇的天平，它能同时考虑所有可能的砝码重量，并迅速得出答案，让你几乎瞬间破解谜题！

假设我们有一个线性方程组：

Ax=b

其中，Α是一个Ν×Ν的矩阵，x是未知向量，b是已知向量。我们的目标是求解x。

●用经典方法求解的步骤：

1.输入：将矩阵Α和向量b输入经典计算机；

2.算法选择：选择一种经典算法（如高斯消元法、LU分解或迭代法）；

3.计算：高斯消元法通过行变换将矩阵A转化为上三角矩阵，然后回代求解。迭代法通过不断逼近解，直到满足精度要求；

4.输出：得到解向量x。

时间复杂度：高斯消元法的时间复杂度为O(n3)。迭代法的时间复杂度取决于收敛速度，通常O(n2)为或更高。

● HHL算法求解的步骤：

1.输入：将矩阵A和向量b编码为量子态，其中被b编码为量子态|b〉；

2.量子相位估计：对矩阵A进行特征值分解，得到其特征值和特征向量。使用量子相位估计将|b〉表示为特征向量的叠加态；

3.幅度翻转：根据特征值的倒数，调整量子态的幅度，这一步是HHL的核心，它相当于在量子态实现了A-1；

4.逆量子相位估计：将量子态转回原始基；

5.输出：测量量子比特，得到解向量x的近似值。

时间复杂度：HHL算法的时间复杂度为O(log n)，相对于经典方法实现了指数级加速。

量子算法

提高气象预测的准确性

量子机器学习（QML）模型，例如量子神经网络（QNN），可以通过来自短期高分辨率模拟的气象数据来开发数据驱动的参数化方法 ，QML模型的特性是使用高度表达的参数化模型，这些量子模型相比传统的机器学习模型需要较少的参数，并且可以显著提高气候模拟的分辨率和准确性。

量子计算在增强传统机器学习（ML）模型方面展现出潜力，如量子卷积神经网络（QCNN）、量子多层感知器（QMLP）和量子编码器-解码器（QED），它们替代了传统的卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）和编码器-解码器框架（ED）。

QCNN 量子卷积神经网络

QCNN架构利用量子计算框架增强了复杂气候数据的处理能力。QCNN架构中量子卷积层用来提取输入数据特征，量子激活引入非线性，增强网络建模复杂模式的能力，量子随机丢弃降低网络过拟合风险。

量子多层感知器 QMLP

QMLP其相较于经典MLP的关键优势在于它能够利用量子并行性和纠缠，提供更强大和高效的计算。

QED 量子编码器-解码器

QED架构是经典自编码器（CAE）的高级量子版本，结合了量子计算元素，以增强数据处理能力。

量子计算在气象预测领域已经开始逐步展现其潜力，通过指数级提升复杂气象模型的解析效率，为气象预测的精准度与效率带来了质的飞跃。未来中电信量子集团将持续深入探索量子计算与气象预测的创新融合，在气象模型模拟、气象数据分析、气象灾害预警、温度预测等方面展现广阔的应用场景，构建基于量子计算的智能气象预测体系，为应对全球气候变化注入量子动能。

“天衍”量子计算云平台-气象预测解决方案

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来源：澎湃新闻客户端