Google Ra Mắt WeatherNext 3 Với Dự Báo Toàn Cầu Theo Giờ Có Thông Tin Từ Vệ Tinh

Google DeepMind và Google Research đã giới thiệu WeatherNext 3 vào ngày 3 tháng 9 năm 2026, bổ sung ảnh vệ tinh địa tĩnh trực tiếp, khởi tạo dự báo theo giờ và đầu ra bề mặt chi tiết đến khoảng 5 kilômét cho hệ thống thời tiết AI toàn cầu của Google.

Mô hình đang bắt đầu hỗ trợ các trải nghiệm thời tiết trong Google Search, ứng dụng Gemini, Google Maps, Weather API của Google Maps Platform và Google Earth Engine. Nhà nghiên cứu và doanh nghiệp cũng có thể yêu cầu quyền truy cập dữ liệu dự báo vận hành qua BigQuery, Earth Engine và Google Cloud Storage.

WeatherNext 3 là một mô hình tập hợp xác suất thay vì một dự báo xác định đơn lẻ. Mô hình tạo ra 64 diễn biến khí quyển có thể xảy ra, cho phép các hệ thống hạ nguồn ước lượng độ bất định và xác suất của những sự kiện như lượng mưa vượt một ngưỡng xác định.

Mức tăng độ phân giải là đáng kể nhưng khác nhau theo từng biến số. Các dự báo nhiệt độ và điểm sương được hiệu chuẩn theo trạm thời tiết đạt 0,05 độ, tương đương khoảng 5 kilômét. Các biến bề mặt dạng lưới—bao gồm lượng mưa, gió, áp suất, độ che phủ mây và bức xạ mặt trời—dùng lưới 0,1 độ, tương đương khoảng 10 đến 11 kilômét. Các biến tầng khí quyển trên vẫn dùng lưới 0,25 độ, tương đương khoảng 25 kilômét.

1. Những thay đổi so với WeatherNext 2

WeatherNext 2 tạo dự báo toàn cầu trên lưới 0,25 độ và được khởi tạo bốn lần mỗi ngày, cách nhau sáu giờ. WeatherNext 3 có thể được khởi tạo mỗi giờ và tạo đầu ra với các bước thời gian gốc một giờ.

Lịch mới này có một điều kiện quan trọng. Dự báo được khởi tạo lúc 00:00, 06:00, 12:00 và 18:00 UTC kéo dài toàn bộ chân trời 360 giờ, tương đương 15 ngày. 20 lượt chạy theo giờ ở giữa chỉ bao phủ các biến bề mặt và biến trạm thời tiết trong 48 giờ. Các trường khí quyển trên chỉ có trong bốn chu kỳ chính sáu giờ một lần.

Tuyên bố của Google rằng mô hình mới “sắc nét hơn tới năm lần” đề cập đến thay đổi từ lưới 25 kilômét của WeatherNext 2 sang các sản phẩm nhiệt độ và điểm sương được hiệu chuẩn theo trạm với độ phân giải 5 kilômét của WeatherNext 3. Các sản phẩm bề mặt dạng lưới 10 kilômét cải thiện gần 2,5 lần, trong khi các trường tầng áp suất 25 kilômét không nhận được mức tăng độ phân giải không gian tương tự.

Sự khác biệt này quan trọng đối với người dùng đang đánh giá các ứng dụng địa phương. Một sản phẩm nhiệt độ 5 kilômét có thể thể hiện đường bờ biển, thung lũng và địa hình chính xác hơn lưới 25 kilômét, nhưng điều đó không có nghĩa mọi biến khí quyển đều được dự báo ở độ phân giải 5 kilômét.

WeatherNext 3 cũng thay đổi các khoảng tích lũy lượng mưa. WeatherNext 2 báo cáo lượng mưa tích lũy sáu giờ, trong khi mô hình mới cung cấp các trường lượng mưa gốc, được hiệu chuẩn theo IMERG và thử nghiệm từ vệ tinh-radar với mức tích lũy một giờ. Các quy trình dữ liệu hiện có phải cộng các giá trị theo giờ khi tính tổng theo ngày hoặc nhiều ngày.

2. Cách các quan trắc trực tiếp đi vào mô hình

Thay đổi kỹ thuật cốt lõi là việc nạp trực tiếp các ảnh ghép theo giờ được tạo từ vệ tinh thời tiết địa tĩnh. Các vệ tinh này liên tục quan sát những khu vực rộng lớn của Trái Đất, cung cấp cho mô hình bức tranh gần đây về các hệ mây và những hình thái khí quyển thay đổi nhanh khác.

WeatherNext 3 không loại bỏ dữ liệu dự báo thời tiết số. Tài liệu dành cho nhà phát triển của Google liệt kê đầu vào khởi tạo là các ảnh ghép vệ tinh trực tiếp cộng với phân tích từ hệ thống độ phân giải cao của Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn vừa châu Âu. Nguồn dữ liệu huấn luyện của mô hình gồm ERA5 và phân tích ECMWF vận hành, Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM của NASA, quan trắc trạm thời tiết và ảnh ghép vệ tinh địa tĩnh lịch sử.

Do đó, kết quả là một hệ thống lai: dữ liệu vệ tinh cải thiện tính cập nhật của góc nhìn, trong khi phân tích truyền thống vẫn cung cấp một phần trạng thái khí quyển. Cách mô tả này chính xác hơn việc nói rằng mô hình bỏ qua hoàn toàn dự báo dựa trên vật lý.

Các đầu vào đó được đưa vào một mesh transformer Functional Generative Network. Một mô hình duy nhất tạo ra các trường dạng lưới dày đặc, dự báo hướng mục tiêu theo trạm thưa và quỹ đạo xoáy thuận rời rạc, đồng thời duy trì tính nhất quán giữa các hình thái khí quyển toàn cầu và đầu ra bề mặt địa phương. TechCrunch đưa tin rằng mô hình có số tham số gấp 2,4 lần WeatherNext 2.

Các đầu ra chuyên biệt dành cho quan trắc giải quyết một hạn chế lâu nay của những mô hình chỉ được huấn luyện theo lưới tái phân tích. WeatherNext 3 học trực tiếp nhiệt độ và điểm sương từ các phép đo trạm thời tiết, cho phép mô hình tối ưu dự báo theo các đại lượng được ghi nhận tại trạm thực tế thay vì chỉ xấp xỉ giá trị trong một lưới toàn cầu được làm mượt.

Mô hình áp dụng nguyên tắc tương tự cho lượng mưa thông qua nhiều mục tiêu. Nó huấn luyện dựa trên tái phân tích ECMWF, ước lượng vệ tinh IMERG của NASA và tái phân tích lượng mưa vệ tinh-radar do Google phát triển. Điều này tạo ra các trường lượng mưa riêng biệt thay vì coi một bộ dữ liệu là sự thật nền tảng không cần nghi vấn.

3. Diễn giải đúng các tuyên bố về độ chính xác của Google

Google báo cáo các cải thiện về Continuous Ranked Probability Score, hay CRPS, lên đến 60% khi dự báo lượng mưa của WeatherNext 3 được đánh giá theo IMERG, 30% theo hệ thống Multi-Radar/Multi-Sensor của Mỹ và 10% theo phép đo vũ lượng kế ở các thời hạn dự báo ngắn.

CRPS đánh giá toàn bộ phân bố xác suất thay vì chỉ một giá trị dự báo; điểm số thấp hơn cho thấy xác suất dự báo vừa sắc nét hơn vừa gần với quan trắc hơn. Vì vậy, các tỷ lệ phần trăm này mô tả mức cải thiện tương đối trong một chỉ số đánh giá xác suất. Chúng không có nghĩa WeatherNext 3 dự báo mưa đúng nhiều hơn 60% ở mọi địa điểm.

Khoảng cách giữa ba kết quả cũng mang nhiều thông tin. Ước lượng vệ tinh, sản phẩm radar và vũ lượng kế mặt đất quan sát lượng mưa theo những cách khác nhau, với phạm vi địa lý và sai lệch khác nhau. Một mô hình được huấn luyện một phần theo IMERG không nên được kỳ vọng có mức cải thiện giống hệt khi đánh giá bằng các vũ lượng kế độc lập.

Google cũng nói rằng những người kiểm tra dự báo trước ít nhất một ngày trong các sản phẩm tiêu dùng của họ có thể thấy dự báo lượng mưa chính xác hơn tới 50%, với mức cải thiện lớn nhất ở những khu vực mà dự báo trước đây kém tin cậy hơn. Thông báo ra mắt không cung cấp đủ chi tiết phương pháp để đánh đồng con số ở cấp sản phẩm này với các kết quả CRPS được báo cáo.

Đánh giá trực tiếp độc lập đưa ra thêm một mốc tham chiếu. TechCrunch đưa tin WeatherNext 3 dẫn đầu Operational WeatherBench của Brightband tại thời điểm ra mắt trên các biến được đánh giá, gồm nhiệt độ, tốc độ gió và độ ẩm. Vì bảng xếp hạng đánh giá liên tục các dự báo vận hành, thứ hạng có thể thay đổi khi có dự báo mới và các hệ thống cạnh tranh được bổ sung.

Cũng có một ranh giới đối với tuyên bố của Google về việc sử dụng quan trắc thô. WeatherNext 3 tích hợp trực tiếp quan trắc vệ tinh ở quy mô toàn cầu, nhưng TechCrunch lưu ý rằng WindBorne nói hệ thống WeatherMesh 6 của họ đã nạp quan trắc thô từ bóng thám không và các nguồn khác kể từ năm 2025. Điểm khác biệt hẹp hơn của Google là sự kết hợp giữa nạp trực tiếp dữ liệu vệ tinh, độ phủ toàn cầu và đầu ra độ phân giải cao hơn—không phải tuyên bố không thể tranh cãi rằng đây là mô hình thời tiết đầu tiên sử dụng bất kỳ quan trắc thô nào.

4. Quyền truy cập, ứng dụng năng lượng và các giới hạn vận hành

WeatherNext 3 cung cấp các biến dành cho dự báo năng lượng tái tạo như những đầu ra hạng nhất. Chúng gồm tốc độ gió ở độ cao 100 mét, xấp xỉ độ cao tâm trục tua-bin, nhiều lớp độ che phủ mây, bức xạ mặt trời hướng xuống tại bề mặt và bức xạ mặt trời chùm trực tiếp. Nhà vận hành điện gió và điện mặt trời có thể dùng các trường này để ước tính sản lượng và cân bằng nguồn cung dự kiến với nhu cầu.

Các sản phẩm Earth Engine được công bố tài liệu chứa thống kê tập hợp tính sẵn. Bộ sưu tập 0,05 độ cung cấp trung bình và các phân vị thứ 10, 25, 50, 75 và 90 cho nhiệt độ và điểm sương hướng mục tiêu theo trạm. Bộ sưu tập 0,1 độ cung cấp sáu thống kê tương tự cho 19 biến bề mặt dạng lưới. Tập hợp đầy đủ 64 thành viên và các trường khí quyển trên được phân phối qua Google Cloud Storage.

Các bộ dữ liệu này yêu cầu gửi yêu cầu truy cập. Bản thân WeatherNext 3 có sẵn dưới dạng dịch vụ dữ liệu dự báo vận hành nhưng không phải mã nguồn mở; thay vào đó, Google khuyến nghị WeatherNext 2 cho các nhà nghiên cứu cần mã có thể tải xuống và trọng số đã huấn luyện trước để suy luận tự lưu trữ.

Tính sẵn sàng vận hành cũng có độ trễ. Lịch phổ biến của Google đặt mục tiêu chuyển giao bốn chu kỳ đầy đủ 15 ngày đến Cloud Storage khoảng bảy giờ 45 phút sau khởi tạo, tiếp theo khoảng 25 phút sau là BigQuery và Earth Engine. Các lượt chạy theo giờ ở giữa đặt mục tiêu chuyển giao đến Cloud Storage khoảng bảy giờ 10 phút sau khởi tạo, rồi BigQuery hoặc Earth Engine khoảng 15 phút sau đó. Sự chậm trễ từ dữ liệu vệ tinh hoặc phân tích thượng nguồn có thể kéo dài các khoảng thời gian này.

Google gắn nhãn WeatherNext 3 là một hệ thống dự báo thử nghiệm. Đầu ra của hệ thống được cung cấp cho mục đích thông tin và nghiên cứu, không phải cảnh báo hoặc theo dõi chính thức, và không nên là nguồn duy nhất cho các quyết định liên quan đến tính mạng hoặc tài sản. Dữ liệu thử nghiệm lịch sử được cấp phép theo CC BY 4.0, trong khi dữ liệu dự báo thời gian thực và tương lai chịu sự điều chỉnh của các điều khoản riêng của Google DeepMind.

Câu hỏi thường gặp

WeatherNext 3 có cập nhật mỗi giờ không?

Có. Mô hình được khởi tạo 24 lần mỗi ngày và tạo các bước thời gian dự báo một giờ. Bốn lượt chạy mỗi ngày kéo dài đến 15 ngày; các lượt chạy theo giờ ở giữa bao phủ 48 giờ.

Tất cả dự báo của WeatherNext 3 có được tạo ở độ phân giải 5 kilômét không?

Không. Đầu ra khoảng 5 kilômét áp dụng cho nhiệt độ và điểm sương được hiệu chuẩn theo trạm. Hầu hết biến bề mặt dạng lưới dùng độ phân giải khoảng 10 kilômét, trong khi các trường khí quyển tầng áp suất dùng khoảng 25 kilômét.

WeatherNext 3 có phải mã nguồn mở không?

Không. Google cung cấp mô hình này dưới dạng dịch vụ dữ liệu dự báo vận hành. WeatherNext 2 vẫn là lựa chọn mã nguồn mở được khuyến nghị cho người dùng cần mã và trọng số đã huấn luyện trước.

Nhà phát triển có thể truy cập dự báo ở đâu?

Google phân phối dữ liệu WeatherNext 3 qua BigQuery, Earth Engine và Google Cloud Storage sau khi có yêu cầu truy cập. Dự báo cho người dùng cũng đang bắt đầu xuất hiện trong Search, Gemini, Maps và Weather API của Google Maps Platform.

WeatherNext 3 có thể thay thế các cảnh báo thời tiết chính thức không?

Không. Google nêu rõ hệ thống là thử nghiệm và hướng người dùng đến các cơ quan khí tượng quốc gia cùng cơ quan ứng phó khẩn cấp địa phương để nhận dự báo, theo dõi và cảnh báo chính thức.

Tham khảo nguồn

• Thông báo AI gốc của Google trên X
• Google Blog: Giới thiệu WeatherNext 3, mô hình AI thời tiết toàn cầu tiên tiến và chính xác nhất của chúng tôi
• Google Developers: Hướng dẫn mô hình WeatherNext 3
• Google Earth Engine Data Catalog: WeatherNext 3 ở độ phân giải 0,05 độ
• Google Developers: Lịch phổ biến WeatherNext
• Google Developers: Các mô hình mã nguồn mở WeatherNext
• Brightband Operational WeatherBench
• TechCrunch: Mô hình thời tiết AI mới nhất của Google khiến bạn không còn lý do để quên ô