【儀表網 儀表下游】導讀：在城市中，包裹遞送、出租車甚至外賣的未來可能懸而未決，在擁堵的街道之上。但在送披薩的無人機安全降落在您家門口之前，這些城市飛機的運營商將需要極高分辨率的預報，以預測天氣和建筑物如何相互作用以產生湍流以及由此對無人機和其他小型飛行器產生的影響。
雖然科學家已經能夠運行模擬來捕捉城市景觀中建筑物周圍令人眼花繚亂的復雜空氣流動，但這個過程在超級計算系統上可能需要數天甚至數周時間——時間太慢(而且任務計算成本太高)對日常天氣預報員有用。
現在，美國國家大氣研究中心 (NCAR) 的科學家們已經證明，一種完全建立在圖形處理單元 (GPU ) 上的新型模型有可能對城市地區的大氣流量，進行有用的街道級預測，使用更少的計算資源和時間線，使無人機和其他城市飛機的實時天氣預報可信。
在最近發表在AGU Advances雜志上的一項研究中，NCAR 團隊描述了使用名為 FastEddy 的微尺度模型來模擬達拉斯市中心的大氣條件。
近年來，GPU 已經真正成熟，它們在加速建模方面具有很大潛力。為了最大限度地利用 GPU，需要從頭開始構建 FastEddy。
這項研究由美國國家科學基金會(NCAR 的贊助商)、國防威脅減少局、Uber Elevate 和 NASA 資助。用于研究的模擬是在 NCAR-懷俄明州超級計算中心的 Casper 系統上運行的。
傳統的天氣預報通常以大約 10 到 15 公里(6 到 9 英里)的分辨率運行，這意味著任何比這更小的東西——建筑物、街道和任何其他復雜的城市景觀——都不會被直接捕獲。即使是高分辨率天氣模型，網格點之間的間距也為 3-4 公里(1.8-2.5 英里)，這可以將整個城鎮減少到幾個像素。
這個來自 FastEddy® 模型的動畫展示了當冷鋒穿過達拉斯市中心時風向和風速是如何變化的。這些類型的日常天氣變化可能會對在城市環境中安全操作無人機或空中出租車的能力產生重大影響。
另一方面，FastEddy 模型可以在只有 5 米(16 英尺)的分辨率下有效運行，足夠精確地模擬在建筑物尾流和街道峽谷中出現的漩渦和其他湍流特征。其他模型，包括 NCAR 的天氣研究和預測大渦模擬 (WRF-LES) 建模系統，也可以生成類似的高分辨率模擬，但它們使用的計算資源要多得多。這些傳統的模擬非常詳細，對于基礎研究仍然很重要，但它們對于日常預測并不實用。
WRF-LES 和其他類似模型依賴于更傳統的計算機芯片，稱為中央處理器。CPU 擅長執行多項任務，包括控制、邏輯和設備管理操作，但它們執行快速算術計算的能力有限。GPU 則相反。最初設計用于渲染 3D 視頻游戲，GPU 能夠完成的任務比 CPU 少，但它們專門設計用于非常快速地執行數學計算。
為了從 GPU 提供的更高速度中受益，NCAR 和其他建模機構正在努力改進現有建模代碼(包括 NCAR 的跨尺度預測模型，一種全球天氣模型)，以部分使用 GPU。結果可能比原始版本更高效、更快，但由于 CPU 在這些混合方法中產生的瓶頸，總是會導致效率低下。為了充分利用 GPU 加速的承諾，必須編寫模型的代碼，以便所有模型的計算都由 GPU 執行。
FastEddy 是從頭開始編寫的，主要由 NCAR 科學家 Jeremy Sauer 和 Domingo Muñoz-Esparza 編寫，就是為了做到這一點。結果是一個模型的預測速率在類似的功耗下比等效的 CPU 模型快 6 倍(或在相同的預測速率下功耗低 8 倍)。
在這項新研究中，科學家們使用 FastEddy 模擬了 2018 年達拉斯市中心的城市天氣，以應對 50 多個選定的天氣場景。結果證實了在“城市冠層”中進行空中作業時僅依賴分辨率明顯較低的天氣預報的潛在危險.”
例如，科學家們發現，在下午，當地表被太陽加熱的空氣上升、冷卻并再次下降，形成垂直環流時，城市樹冠中的風在距離地面 26 米(或 85 英尺)處往往與同一高度的大尺度背景風向一致。但在夜間和清晨，當大氣較為穩定時，穿過城市樹冠的風實際上與大尺度背景風的方向有所抵消。事實上，建筑物后面的尾流可以從即將到來的天氣方向順時針移動 45 度。
從廣義上講，建模工作還顯示了城市樹冠中的天氣如何隨著季節的變化而變化，而且在同一個月內，甚至在同一 24 小時內，個別日子可能會出現顯著變化，強調了重要性實時預測，而不是依賴平均值。
這樣的預測可以幫助飛機運營商確定他們是否可以安全地實現目標，以及需要多少電池電量。城市天篷中的湍流可能導致電池耗盡的速度比其他情況快三倍，這可能會使飛機滯留在城市中。
除了模擬城市冠層中的湍流和風向之外，FastEddy 團隊還在研究該模型的其他可能應用，包括一個新項目，用于模擬空中出租車產生的聲音如何在城市中傳播。
他們還致力于在模型中添加更多細節和更多物理特性。對于達拉斯實驗，模型運行是使用分辨率為 3 公里(1.8 英里)的傳統天氣模型的輸出開始的，包括風速和風向，以及溫度。FastEddy 然后采用這些大尺度變量并將它們縮小以模擬微尺度大氣流動。
現在，FastEddy 團隊正在努力通過添加潮濕動力學和云來擴展模型的功能，這將使這些微尺度天氣預報更加真實。此外，FastEddy 的非凡效率使得在同一時期多次運行模型成為可能，這種技術被稱為集合預測。這使科學家能夠更好地了解預測的確定性(或不確定性)，并通常為飛機運營商提供更強大和可靠的指導。
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