Jul, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 降水预测的深度学习：基准和新模型

    该研究提出了一种新的 Trajectory GRU（TrajGRU）模型以解决天气预报中的位置变化问题，并提出了一个基准数据集和评估标准，旨在为未来的研究提供方便，并衡量该领域的技术水平。

    Jun, 2017

  • 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

  • 卷积 LSTM 网络：一种用于降水预报的机器学习方法

    本文将降水短时预报问题作为时空序列预测问题，并使用卷积 LSTM (ConvLSTM) 构建可端到端训练的模型，数据实验表明，相比全连接的 LSTM 和 ROVER 算法，ConvLSTM 能够更好地捕捉时空相关性，并在降水短时预报中具有更好的预测性能。

    Jun, 2015

  • 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

  • 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

  • 利用长短期记忆网络（LSTM）合并西班牙内华达山区的降水数据

    利用长短时记忆（LSTM）深度学习技术，在较高分辨率的时间和空间尺度上将基于雷达和卫星的全球降水测量产品合并，以有效捕捉观测的时间趋势并提高准确性，其中包括采用偏差修正技术以增强合并降水产品的准确性。

    Apr, 2024

  • 基于 Swin-UNETR 的时空迁移学习的降水现在预报

    应用 Swin-UNETR 模型进行欧洲十个不同地区的降水预报研究，以提高应对极端天气事件的能力。

    Nov, 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

  • 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