Mar, 2020

MetNet：降水预测的神经气象模型

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TL;DR利用深度神经网络，MetNet 能在高达 1 km² 的空间分辨率下、每 2 分钟一个时间间隔内预测未来 8 小时的降水情况。它使用轴向自注意力来聚合来自一个对应于 1 百万平方千米的大型输入块的全局上下文。研究表明，在大陆尺度上，MetNet 在各种降水阀值下的预测性能优于数值天气预报长达 7 至 8 小时。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的稀疏观测数据日预报

    本文介绍了 MetNet-3，即一个基于气象观测预测降雨、风、温度和露点的神经网络模型，该模型引入了一种重要的数据密集化技术，并通过性能比较，证明了 MetNet-3 与最先进的概率性数值天气预报模型相比，在 24 小时内具有更好的预测表现。

    Jun, 2023

  • 大范围神经网络精细预测十二小时降水

    本文介绍了一种基于神经网络的天气预测模型，可以在大范围内预测未来十二小时的降水，并在大陆美国地区比基于物理的 HRRR 及 HREF 模型表现更好，进而证明基于数据驱动的预测模型具有推动天气预测技术进步的潜力。

    Nov, 2021

  • 使用深度神经网络进行降水现在预报

    本研究使用三种深度学习模型（U-net、ConvLSTM 和 SVG-LP）在二维降水图上进行降雨即时预测，并提出了补丁提取算法以获得高分辨率的降水地图和损失函数来解决图像模糊问题和减少降水地图中零值像素的影响。

    Mar, 2022

  • 利用 NowcastNet 实现熟练的降水即时预报

    设计有效的短期降水预警系统是必要的，气候变化导致极端天气事件频率增加，相关机构可以通过基于深度学习的现在预测模型在几秒内做出准确预测，以便更好地应对对农业、交通、公共卫生和安全等方面的影响。

    Nov, 2023

  • RainAI -- 卫星数据降水即时预测

    通过使用 2D U-Net 模型进行空时特征学习，通过重要性采样和数据集准备，以及研究交叉熵损失函数、条件时间领先和上采样方法，提升天气预报准确性。

    Nov, 2023

  • 高分辨率全球降水预测的生成建模

    本研究使用生成对抗网络（GAN）优化了一种最先进的深度学习降水模型（FourCastNet），从而能更有效地捕捉极端百分位的全球降雨量，预测准确率优于其他数值天气模型。

    Oct, 2022

  • 用于后处理集合天气预报的神经网络

    本文提出了一种基于神经网络的灵活的天气预测统计后处理技术，可以自动学习非线性关系，显著优于传统后处理方法，并可以被扩展到其他统计后处理和预测问题。

    May, 2018

  • GPM 集成多卫星获取的全球降水预报：一种 U-Net 卷积 LSTM 架构

    本文提出了一种基于深度学习架构的降水模拟方法，该方法可以全球范围内每 30 分钟进行一次未来 4 小时的预测。该架构融合了 U-Net 和卷积长短期记忆（LSTM）神经网络，并使用来自全球预报系统（GFS）的集成多卫星降水检索数据（IMERG）和一些关键的降水驱动因素进行训练。通过研究不同的训练损失函数（包括均方误差和分类误差），评估了对降水模拟精度的影响，结果表明分类网络在极端降水模拟方面表现优于回归网络。核心成功指数证实了分类网络的预测降水更接近 IMERG。同时，研究发现物理变量的引入可以提高降水模拟的准确性，特别是对于较长的预测时段。在分辨率为 10 公里的尺度下，该模型仍然具有较高的技能得分，尤其对于 4 毫米 / 小时以上的降水情况。

    Jul, 2023

  • FourCastNet：一种全球数据驱动的高分辨率天气模型，使用自适应傅里叶神经算子

    FourCastNet 是一个全球数据驱动的天气预报模型，利用神经网络技术在短时间内生成高分辨率、快速时间尺度的变量预测，包括风速、天气等，速度快，且适用于扩大概率预测的大范围应用。

    Feb, 2022

  • 基于雷达图像的降水现在预报机器学习

    采用深度学习技术中的 UNET 卷积神经网络，将高分辨率（1km × 1km）短期（1 小时）降水预测视为图像翻译问题，用于气候变化适应的高分辨率实时预测，表现优于光流、持续性和 NOAA 的数值一小时 HRRR 气象预测模型。

    Dec, 2019