Sep, 2023

基于图的神经气象预测有限区域建模

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TL;DR气候变化时期，精确机器学习方法在天气预报方面的崛起为大气建模开辟了全新可能性；尽管大多数现有的神经气象预测方法都专注于全球预测，但在有限范围内建模的应用仍是关键问题，本文将基于图形的神经气象预测方法调整为有限区域设置，并提出了多尺度分层模型扩展，通过对北欧地区的局部模型进行实验证实了我们的方法。
accurate machine learning methodsweather forecastingneural weather predictionlimited area modelingmulti-scale hierarchical model
发现论文，激发创造
  • 应用图神经网络预测全球天气

    使用图神经网络的数据驱动方法预测全球天气，通过学习当前 3D 大气状态的六小时步长以及多步连接，可以产生数天后的精准预报，测试表现优于以前的数据驱动方法，并且与 GFS 和 ECMWF 的物理模型的全分辨率相当可比。

    Feb, 2022

  • WeatherGNN：利用复杂关系进行数值天气预报偏差修正

    提出了一种利用图神经网络的 NWP 偏差校正方法 WeatherGNN，在两个真实数据集上展示了与其他方法相比的显著优势，平均 RMSE 提高了 40.50%。

    Oct, 2023

  • 未来技术对未来的预测：大型气象模型的进展

    该论文回顾了大型模型，尤其是采用深度学习技术的模型在天气预报中的进展和应用，强调它们在改善传统预报方法方面的作用。这些模型利用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和 Transformer 等先进的神经网络架构来处理各种气象数据，提高了各种时间尺度和空间分辨率上的预测准确性。论文还讨论了该领域的挑战，包括数据获取和计算需求，并探索了模型优化和硬件进展的未来机会。它强调了人工智能与传统气象技术的整合，承诺提高天气预报准确性，并在应对与气候相关的挑战方面做出重要贡献。这种协同作用将大型模型置于气象预报不断发展的前沿地位。

    Apr, 2024

  • 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

  • 基于实际预测过程引导的扩散天气预测

    应用扩散模型实现具有灵活性和可控性的天气预报系统，能够整合数值天气预报，并结合持续性和气候数据以提高长期预测稳定性。

    Feb, 2024

  • 基于可解释和可靠的机器学习的现场特定确定性温湿度预测

    使用机器学习模型梯度提升决策树，通过训练历史数值天气预报和站点观测数据，优化澳大利亚多个地点的温度和露点的预测，结果显示与传统方法相比有显著改进，并结合 SHapley Additive exPlanations 对机器学习预测结果进行解释和提高预测可靠性。

    Apr, 2024

  • 层次图神经网络的概率天气预测

    机器学习在高分辨率天气预报方面已成为一种强大的工具，而准确捕捉这一混沌天气系统中的不确定性要求概率建模。我们提出了一种名为 Graph-EFM 的概率天气预报模型，结合灵活的潜变量形式与成功的基于图的预测框架。使用分层图构建使得能够高效地采样到空间一致的预测。Graph-EFM 每个时间步仅需要单次前向传递，可快速生成任意规模的集合。我们在全球和有限区域预测上对该模型进行了实验。来自 Graph-EFM 的集合预测在误差方面与可比较的确定性模型相当或更低，并且还能准确捕捉到预测不确定性。

    Jun, 2024

  • 利用深度学习增强数值天气预报进行全球降水短期预测

    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。

    Jun, 2022

  • 数据驱动的天气预报模型的局限性

    在天气与气候预测领域，机器学习（ML）正对传统基于物理模型的预测模型提供有力的挑战，并取得了更高的预测准确性。本研究通过对当前 ML 模型中 Pangu-Weather 预测的准确性和物理一致性进行考察，发现相比于基于物理模型的预测，ML 模型在准确性指标上的优势主要是由于其独特性而产生的。此外，ML 模型在特定的预测应用中与传统数值天气预报输出具有协同作用，并且在实际应用中具有极低的计算成本，因此能够为预测信息提供一种有价值的额外来源。

    Sep, 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