Jun, 2022

利用深度学习增强数值天气预报进行全球降水短期预测

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TL;DR通过将深度学习和数值天气预报（NWP）相结合，我们提出了一种改进短期全球降水预报的混合模型，并证实其可显著提高预报技能和减小均值偏差。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用大型深度学习天气预测模型集进行次季节预测

    使用深度学习气象预测模型的集成预测系统通过 CNNs 来预测关键的大气变量，并产生出全球 FORECASTS, 该方法需要最小的计算资源来产生预测，DLWP 集合在 4-6 周的前导时间内表现良好，但在更短的前导时间内表现稍差与 ECMWF 相比。

    Feb, 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

  • 自监督预训练用于降水后处理器

    我们提出了一种基于深度学习的降水后处理方法来提高数值天气预报模型的降水预报能力，通过自监督预训练和迁移学习，在区域天气预报中得到了比其他方法更好的结果。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于历史降雨数据的印度季风降水预测技能与 NCEP-NWP 预报对比

    应用深度学习算法和历史降雨数据进行预测，结果表明与基于数值天气预报模型和持续性预测相比，我们的预测更准确，同时我们发现过去 20 天的数据对降雨预测有帮助，并提出了改进数值天气预报的建议。

    Feb, 2024

  • 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

  • 降水预测的深度学习：从时间序列预测的角度看调查

    近期基于深度学习的时序降水预测模型研究进展与性能评估综述

    Jun, 2024

  • 基于深度学习的降水预报和估计的有效训练策略

    本研究提出了一种基于深度学习的预降水方案，利用 U-Net 模型和预训练技术来提高预测性能，使用新的损失函数减轻类别不平衡问题，实验表明相较于传统方法，本方法的准确性和精度在降水预报和降水估算中都有所提高。

    Feb, 2022