Ai2开源HiRO-ACEv2，以低成本高精度模拟极端天气

艾伦人工智能研究所（Ai2）于2026年10月14日推出HiRO-ACEv2。该系统可帮助气候研究人员生成全球3公里分辨率的降水、风和气压数据。模型以Apache 2.0许可在Hugging Face上提供下载，并附有在自己服务器上运行的教程笔记本。技术报告已发布在arXiv上。

系统如何工作

HiRO-ACE由两部分组成。ACE是一个以100公里粗分辨率模拟气候的人工智能模型，HiRO则把这些粗输出细化到3公里。模型使用X-SHiELD的数据训练，X-SHiELD是一个能显式模拟风暴等小尺度天气的高分辨率全球大气模型。新版本最大的变化是HiROv2：旧版只预测降水，新版可以同时生成多个高分辨率要素，对极端事件的刻画也更好。

极端天气表现

据Ai2介绍，在输入粗化后的X-SHiELD数据时，HiROv2能把目标模拟的高分辨率统计特征误差控制在3%以内，即使是百万分之一概率的事件也是如此。它能准确估算热带气旋的总能量，包括训练中未见过的风暴，并生成具有逼真风眼和雨带的飓风。团队也指出，风眼周围的风和气压比X-SHiELD略显不对称。模型还能逼真地生成沿山坡下泄的强风。

团队结合更新后的ACE，生成了一整年的全球3公里数据。在10年模拟中，其飓风能量与同期X-SHiELD结果相当。Ai2表示，用这种方式生成全球高分辨率数据的成本约为运行X-SHiELD的1/300；如果只需要一个区域，视面积大小，节省幅度还可再增加百倍以上。团队还在开发速度可再提升十倍以上的HiROv2版本。

局限与下一步

由于HiRO是从X-SHiELD学习的，目前只能配合按X-SHiELD调校的ACE版本使用，因此还无法为更暖的未来气候或ERA5等历史记录生成高分辨率数据。团队计划使用新的X-SHiELD数据训练，包括升温4°C的世界，并加入近地面温度、积雪和冰等输出。另有网页演示展示预先生成的结果，用户可以放大查看自己所在的地区。

上述结果基于Ai2自己的对比，且模型模仿的是其训练所用的单一物理模拟。在用于区域规划之前，建议关注将其输出与真实观测数据对比的独立研究。