Oct, 2023

PostRainBench：全面基准和新型降水预测模型

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TL;DR通过提出 PostRainBench 多变量 NWP 后处理基准，我们介绍了一种简单但有效的渠道注意增强多任务学习框架 CAMT，它能在极端降水条件下优于传统的数值天气预报方法，进而减轻极端天气事件的严重后果。
precipitation forecastingdata-driven approachespost-processing techniquesmulti-variable nwpextreme weather events
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Weather4cast 2023 中定量降水预报的高效基准

    精确的降水预测对各行各业的决策是不可或缺的，然而目前模型的计算需求引起了环境问题。本文针对精确的降水预测的关键需求，同时考虑了计算资源的环境影响，并提出了一种用于未来天气预测的基准架构 —— 简约 U-Net 架构。

    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

  • 利用机器学习替换降水集合预测系统

    使用生成对抗网络生成高分辨率降水的合成降水集，而无需高分辨率训练数据，该集与欧洲中期天气预报中心集基本相同。

    Apr, 2023

  • CasCast: 级联建模实现高分辨率降水即时预报

    基于雷达数据的降水即时预报在极端天气预测中起着关键作用，对于灾害管理具有广泛的影响。本文提出了 CasCast，这是一个级联框架，由确定性部分和概率部分组成，用于将中尺度降水分布和小尺度模式的预测分离开来。通过高分辨率的训练和在低维潜空间中进行概率建模，使用帧导向扩散变换器加强极端事件的优化，同时减少计算成本。对三个基准雷达降水数据集进行的大量实验证明，CasCast 实现了竞争性的性能。尤其是在区域极端降水的即时预报方面，CasCast 的性能明显优于基线（高达 + 91.8%）。

    Feb, 2024