أعلنت Google DeepMind في 3 سبتمبر 2026 عن WeatherNext 3، نموذج طقس عالمي يولّد تنبؤات كل ساعة اعتمادًا على بيانات الأقمار الصناعية الحية بدل المحاكاة الفيزيائية التقليدية.
الدقة والتغطية
النموذج يعمل بدقة 5 كيلومترات لمتغيرات سطحية مثل الحرارة والرطوبة، و 10 كيلومترات لمتغيرات سطحية أخرى، و 25 كيلومترًا للمتغيرات الجوية مثل سرعة الرياح. مقارنة بـ WeatherNext 2 الذي كان يعمل بدقة 25 كيلومترًا وبخطوات زمنية كل 6 ساعات، فده يعني صورة أحدّ بنحو خمس مرات وتحديثًا كل ساعة.
في تقييمات حية مستقلة أجرتها Brightband، أظهرت تنبؤات الأمطار تحسنًا يصل إلى 60٪ في مقياس CRPS مقارنة ببيانات IMERG من ناسا، و 30٪ مقابل MRMS، و 10٪ مقابل قياسات محطات الأمطار الأرضية في المدى الزمني القصير. وتقول Google إن المستخدم سيرى تنبؤات أمطار «أدق بنسبة تصل إلى 50٪» عند التخطيط ليوم أو أكثر، وإن أكبر التحسن في مناطق ظلت تاريخيًا ضعيفة التغطية.
فين تلاقيه
النموذج مدمج في بحث Google وتطبيق Gemini وخرائط Google وواجهة الطقس في Google Maps Platform و Google Earth Engine. وللمطوّرين والباحثين، البيانات متاحة عبر BigQuery والتنزيل المجمّع من Google Cloud Storage، إضافة إلى منصة Weather Lab للتصوّر.
ومن الإضافات الموجّهة للطاقة: تنبؤ أصلي بسرعة الرياح على ارتفاع 100 متر — وهو ارتفاع التوربينات — وتنبؤات الغطاء السحابي والإشعاع الشمسي.
ليه ده مهم؟
التحسن الأكبر معلن في المناطق قليلة محطات الرصد، وده يشمل أجزاء واسعة من المنطقة العربية وأفريقيا. تنبؤ أمطار أدق على مستوى 5 كيلومترات له أثر مباشر على الزراعة، وإدارة السدود، والاستعداد للسيول، وتشغيل محطات الرياح والطاقة الشمسية.
المصادر: Google — 2026-09-03
