天气预报一直以“难以捉摸”著称，而气候建模的难度更是有过之而无不及。不过，随着模型精度和计算能力的不断提升，科学家们正在越来越准确地预测自然界将如何影响人类。最近，来自德国马克斯·普朗克研究所的丹尼尔·克洛克（Daniel Klocke）带领团队发表了一项令人瞩目的研究，被气候建模界称为“圣杯”——他们创建了一个可以将天气预报与气候模拟融合在一起的、分辨率接近每格1公里的地球数字孪生模型。
从技术角度看，这个模型的分辨率是1.25公里，而不是精确的1公里。但即便如此，它的规模依然惊人：模型覆盖了地球上所有陆地和海洋，总计约3.36亿个“地表单元”，在此基础上还叠加了相同数量的“大气单元”，总数达到6.72亿个计算格点。每一个格点都代表地球系统中的一个小部分，模型会对每个格点运行相互关联的计算，以模拟地球上的主要动力过程。
研究团队将这些过程划分为“快”和“慢”两类。“快”的系统包括能量与水循环——也就是天气变化。这类系统变化极快，想要准确捕捉，模型的空间分辨率必须足够高，1.25公里正好可以满足这种需求。研究人员使用了德国气象局与马克斯·普朗克气象研究所联合开发的 ICON（Icosahedral Nonhydrostatic）模型作为基础。
“慢”的过程则包括碳循环、生物圈变化和海洋地球化学反应，这些系统反映的是以年甚至几十年为单位的气候趋势，而不是雷暴在几分钟内从一个格点移动到下一个格点的变化。正是将这两种截然不同时间尺度的过程结合在一起，构成了这项研究的最大突破。此前能同时处理这些复杂系统的模型，其分辨率通常都在40公里以上，而此次团队成功将分辨率提升到了1.25公里，这在气候科学领域堪称飞跃。
要实现这一点，研究人员不仅依靠了强大的硬件，还进行了深度的软件工程优化。原始的ICON模型是用Fortran语言编写的，几十年来不断被添加新功能，代码结构复杂、难以在现代计算架构中高效运行。为此，团队采用了一种称为“数据中心并行编程”（DaCe）的新框架，使得老代码能够在现代超级计算机上高效执行。
运行这套系统的硬件来自欧洲两台顶级超级计算机——德国的 JUPITER 和瑞士的 Alps。它们都搭载了英伟达（NVIDIA）最新的 GH200 Grace Hopper 芯片。这种芯片同时集成了 GPU（用于高并行任务）和 ARM 架构的 CPU（用于控制与逻辑运算）。研究人员巧妙地将模型中的“快”过程放在 GPU 上运行，而“慢”过程则由 CPU 处理，两者协同工作，极大提升了整体效率。
最终，团队利用20,480个GH200芯片，仅用一天时间就模拟了145.7天的全球气候变化过程。整个模型涉及近1万亿个“自由度”，也就是需要计算的物理量的总数。这一计算规模前所未有，足以说明这套系统的庞大与精密。
不过，普通气象台暂时还无法使用这种级别的模型。因为要运行它，需要巨额的资金和极为稀缺的计算资源。而目前，这些高端算力更多被用于生成式人工智能训练，而非科学模拟。
尽管如此，这项研究仍然具有里程碑意义。它展示了当代科学家如何用最前沿的技术，将地球的复杂系统以近乎真实的方式复刻在计算机中。或许在不久的将来，地球的数字孪生体不再只是科研中的实验模型，而能真正成为人类理解气候变化和自然系统的关键工具。
这项研究目前已作为预印本发表在 arXiv 上。