عملت نماذج التنبؤ بالطقس على نفس الساعة تقريبًا لعقود. تقوم نماذج التنبؤ العددي التقليدية بالاستيعاب البيانات كل ست ساعات، وتشغل محاكاة فيزيائية ضخمة، وتُنتج نتائج تكون بالفعل قديمة قليلاً بحلول الوقت الذي يقرأه أي شخص.
في 3 سبتمبر 2026، أعلنت Google DeepMind وGoogle Research عن WeatherNext 3، وهو نموذج عالمي للطقح مدعوم بالذكاء الاصطناعي يُولّد تنبؤات كل ساعة باستخدام ملاحظات الأقمار الصناعية الجغرافية الثابتة المباشرة. إنه أول نموذج عالمي يحقق دورات تحديث دقيقة كل ساعة، وتشير المعايير الأولية إلى أنه ليس فقط أسرع، بل أيضًا أكثر دقة بشكل ملحوظ مقارنة بالنموذج السابق.
ما الذي يفعله WeatherNext 3 بشكل مختلف
الابتكار الأساسي بسيط في مفهومه بشكل خادع: بدلاً من الانتظار حتى وصول بيانات الملاحظات المجمعة كل ست ساعات، يتدرب WeatherNext 3 مباشرة على بث الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي. هذا يعني أنه يمكنه تهيئة تنبؤ جديد كل ساعة، مما يمنح علماء الأرصاد الجوية والصناعات التي تعتمد عليهم صورة أقرب بكثير إلى الصورة الحية للغلاف الجوي.
الدقة تروي قصة مشابهة. يقدم النموذج دقة مكانية تصل إلى 5 كم للمتغيرات السطحية المُعايرة حسب المحطات مثل درجة الحرارة والرطوبة، و10 كم للقياسات السطحية الأخرى، و25 كم للمتغيرات الجوية. وهذا أوضح بخمس مرات تقريبًا من سلفه، WeatherNext 2، الذي تم إطلاقه في نوفمبر 2025.
بالنسبة للهطول، فإن التحسينات أكثر إثارة بشكل كبير. إن تنبؤات WeatherNext 3 للأمطار والثلج أكثر دقة بنسبة تصل إلى 50٪ مقارنة بالنماذج السابقة لفترات التنبؤ يوم واحد أو أطول، وفقًا لدرجة براير وCRPS مقارنة بملاحظات هطول الأمطار من الأقمار الصناعية IMERG.
يُنشئ النموذج تنبؤات مجموعة مكونة من 64 عضوًا. تتمدد دورات التنبؤ المختارة حتى أفق مدته 15 يومًا، بينما تغطي العمليات الفرعية الساعية نافذة مدتها 48 ساعة.
من GraphCast إلى WeatherNext 3: السلالة
لقد قامت Google DeepMind ببناء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للطقس بشكل منهجي منذ عام 2023، عندما أطلقت GraphCast، وهو نموذج أثبت أن التعلم الآلي يمكنه مجاراة أو تجاوز التنبؤات التقليدية القائمة على الفيزياء للتنبؤات متوسطة المدى. ثم تبعها GenCast في عام 2024، وأضاف قدرات التجميع الاحتمالي. ووصل WeatherNext 2 في نوفمبر 2025. ويمثل WeatherNext 3 الخطوة المنطقية التالية: جعل كامل السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال الاتصال المباشر بتدفقات ملاحظات الأقمار الصناعية بدلاً من الاعتماد على حقول التحليل المُعالجة مسبقًا التي تسبب تأخيرًا.
لقد صنّف WeatherBench التشغيلي لشركة Brightband، وهو إطار تقييم مستقل، WeatherNext 3 كأفضل نموذج عالمي للطقس من حيث التقدم والدقة المتاح حاليًا.
يُظهر النموذج أيضًا قوة خاصة أثناء أحداث الطقس المتطرفة. كانت تنبؤات مسار وإ intensity الإعصار مجالًا مركّزًا بشكل خاص.
الطاقة النظيفة والتطبيقات التجارية
تستهدف WeatherNext 3 بشكل صريح متغيرات الرياح وأشعة الشمس، مما يجعلها مفيدة مباشرة لعمليات الطاقة المتجددة. تقوم جوجل بدمج نتائج النموذج في البحث والخرائط وEarth Engine. بالنسبة للمطورين والباحثين، يمكن الوصول إلى البيانات من خلال BigQuery على Google Cloud.
التحسين البالغ 50% في دقة هطول الأمطار على مقياس اليوم السابق ذو صلة خاصة بالزراعة، حيث يهم توقيت المطر تقريبًا بقدر حجم المطر للتخطيط الزراعي.