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La NOAA passe AIGFS à v1.1 pour des prévisions longues plus nettes

GribStream | Publié |

AIGFS v1.1 modifie la fonction de perte et l'ajustement fin du modèle IA opérationnel, en ciblant l'intensité des cyclones tropicaux, les précipitations et la netteté à longue échéance.

La NOAA a mis en œuvre AIGFS v1.1 avec le cycle du 27 juillet 2026 à 12 UTC. Il s'agit d'une évolution importante de l'entraînement de l'Artificial Intelligence Global Forecast System opérationnel, et non d'un nouveau nom de dataset ou d'une nouvelle interface API.

Cartes de la prévision mondiale AIGFS v1.1 à cinq jours avec hauteur géopotentielle à 500 hPa et précipitations cumulées sur six heures
Prévision opérationnelle AIGFS v1.1 initialisée le 1er août 2026 à 12 UTC et valide cinq jours plus tard. Le panneau gauche montre la hauteur géopotentielle à 500 hPa ; celui de droite, les précipitations cumulées entre les heures de prévision 114 et 120. Il s'agit d'un exemple réel, pas d'une comparaison de skill.

Une fonction de perte adaptée à une atmosphère sphérique

AIGFS v1.1 remplace la perte d'erreur quadratique moyenne calculée point par point par une fonction de perte en harmoniques sphériques. Les harmoniques sphériques décrivent les structures spatiales mondiales sur une sphère. L'entraînement peut ainsi évaluer la structure de la prévision à plusieurs échelles plutôt que chaque point de grille comme une erreur indépendante.

Les termes liés au vent changent également. La NOAA utilise désormais la vitesse et la direction du vent à la place des composantes U et V standard dans cette partie de l'objectif d'entraînement.

Ce sont des choix d'entraînement, pas de nouvelles variables de sortie. GribStream continue de proposer les composantes U et V publiées, ainsi que température, pression, précipitations, humidité, hauteur et vitesse verticale.

Davantage d'ajustement fin et un entraînement autorégressif plus long

La NOAA indique deux autres changements :

  • L'ajustement fin utilise maintenant quatre années d'analyses du Global Data Assimilation System (GDAS).
  • Le processus entraîne AIGFS de manière autorégressive jusqu'à un Lead Time de 72 heures.

L'entraînement autorégressif est important, car AIGFS produit les états ultérieurs à partir de ses propres prévisions précédentes. Plusieurs étapes successives exposent le modèle aux erreurs susceptibles de s'accumuler avec l'échéance.

Selon l'avis NWS, l'ensemble de ces changements améliore les prévisions d'intensité des cyclones tropicaux et de précipitations, tout en réduisant le lissage ou blurring aux longues échéances. L'avis ne fournit pas de scores de vérification et ne prétend pas qu'AIGFS est systématiquement plus précis pour chaque variable, région et échéance. Les utilisateurs doivent poursuivre les comparaisons avec observations, ensembles et modèles physiques pour leurs propres cas.

Ce qui reste disponible dans GribStream

Les datasets existants continuent sans changement de code :

  • aigfssfc contient les composantes du vent à 10 m, la température à 2 m, la pression réduite au niveau de la mer et les précipitations cumulées.
  • aigfspres contient hauteur géopotentielle, température, humidité spécifique, composantes du vent et vitesse verticale sur 13 niveaux de pression.

Tous deux utilisent la grille mondiale NOAA à 0,25°, exécutent des cycles à 00, 06, 12 et 18 UTC, et publient des pas de 6 heures jusqu'à l'heure 384. L'archive GribStream passe d'AIGFS v1.0 à v1.1 au cycle du 27 juillet à 12 UTC ; vérification et backtesting doivent enregistrer cette frontière.

Cette requête aigfspres récupère le champ de hauteur à 500 hPa à cinq jours représenté dans l'image :

{
  "timesList": ["2026-08-06T12:00:00Z"],
  "grid": {
    "minLatitude": -90,
    "maxLatitude": 90,
    "minLongitude": -180,
    "maxLongitude": 180,
    "step": 1
  },
  "variables": [
    {"name": "HGT", "level": "500 mb", "alias": "height_500mb"}
  ],
  "minLeadTime": "120h",
  "maxLeadTime": "120h"
}

Envoyez ce body à POST /api/v2/aigfspres/timeseries. Utilisez l'inventaire AIGFS Pressure ou l'inventaire de surface pour copier les sélecteurs exacts des autres champs.

Sources