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NOAA atualiza o AIGFS para v1.1 e busca previsões longas mais nítidas

GribStream | Publicado |

O AIGFS v1.1 muda a função de perda e o ajuste fino do modelo operacional de IA, com foco em ciclones tropicais, precipitação e nitidez em lead times longos.

A NOAA implementou o AIGFS v1.1 no ciclo de 27 de julho de 2026 às 12 UTC. É uma atualização relevante do treinamento do Artificial Intelligence Global Forecast System operacional, não um novo nome de dataset nem uma nova interface de API.

Mapas da previsão global de cinco dias do AIGFS v1.1 com altura geopotencial de 500 hPa e precipitação acumulada em seis horas
Previsão operacional do AIGFS v1.1 inicializada em 1º de agosto de 2026 às 12 UTC e válida cinco dias depois. O painel esquerdo mostra a altura geopotencial em 500 hPa; o direito, a precipitação acumulada entre as horas de previsão 114 e 120. É um exemplo real de previsão, não uma comparação de desempenho.

Uma função de perda projetada para uma atmosfera esférica

O AIGFS v1.1 substitui a perda por erro quadrático médio calculada ponto a ponto por uma função de perda de harmônicos esféricos. Harmônicos esféricos descrevem padrões espaciais globais sobre uma esfera, permitindo que o treinamento avalie a estrutura da previsão em várias escalas em vez de tratar cada ponto da grade apenas como um erro independente.

Os termos de vento também mudam. A NOAA agora usa velocidade e direção do vento em vez dos componentes U e V padrão nessa parte do objetivo de treinamento.

Essas são escolhas de treinamento, não novas variáveis de saída. O GribStream continua expondo os componentes U e V publicados, além de temperatura, pressão, precipitação, umidade, altura e velocidade vertical.

Mais ajuste fino e treinamento autorregressivo mais longo

A NOAA informa mais duas mudanças:

  • O ajuste fino passa a usar quatro anos de análises do Global Data Assimilation System (GDAS).
  • O processo treina o AIGFS de forma autorregressiva até um lead time de 72 horas.

O treinamento autorregressivo é importante porque o AIGFS gera estados posteriores a partir das próprias previsões anteriores. Treinar várias etapas sucessivas expõe o modelo aos erros que podem se acumular conforme a previsão avança.

Segundo o aviso de implementação do NWS, as mudanças combinadas melhoram as previsões de intensidade de ciclones tropicais e precipitação e reduzem a suavização, ou blurring, em lead times longos. O aviso não apresenta métricas de verificação nem afirma que o AIGFS seja uniformemente mais preciso para toda variável, região e hora. Usuários devem continuar comparando o modelo com observações, ensembles e previsões baseadas em física em seus próprios casos.

O que continua disponível no GribStream

Os datasets atuais continuam sem mudança de código:

  • aigfssfc contém componentes do vento a 10 m, temperatura a 2 m, pressão reduzida ao nível médio do mar e precipitação acumulada.
  • aigfspres contém altura geopotencial, temperatura, umidade específica, componentes do vento e velocidade vertical em 13 níveis de pressão.

Ambos usam a grade global de 0,25° da NOAA, executam ciclos às 00, 06, 12 e 18 UTC e publicam intervalos de 6 horas até a hora 384. O arquivo do GribStream passa do AIGFS v1.0 para v1.1 no ciclo de 27 de julho às 12 UTC; verificação e backtesting devem registrar esse limite.

Esta requisição aigfspres recupera o campo de altura em 500 hPa para cinco dias mostrado na imagem:

{
  "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"
}

Envie o body para POST /api/v2/aigfspres/timeseries. Use o inventário AIGFS Pressure ou o inventário de superfície para copiar os seletores exatos de outros campos.

Fontes