该研究论文介绍了一个基于人工智能的先进数据驱动的全球中程天气预报系统 FengWu，该系统从多模态和多任务的角度解决介质范围的天气预报问题，可在 0.25 度经纬度分辨率下预测未来 37 个垂直层次的地面和大气状态，与现有天气预报方法相比，FengWu 性能更佳。

Apr, 2023

在本论文中，作者介绍了 Kunyu 模型，它是一个全球数据驱动的天气预测模型，通过整合回归和对抗学习，生成更清晰和真实的预测，优于 ECMWF HRES 在一些方面并与其在 RMSE 和 ACC 等评估指标上竞争力保持一致，是在缩小数值和数据驱动天气预测之间的实用性差距方面迈出的重要一步。

Dec, 2023

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

本文提出基于深度学习的 Pangu-Weather 系统，用于快速而准确的全球天气预报。通过大量数据和深度神经网络，提高了预报精度，成功地将 AI 方法的预报准确度超越了传统的数值天气预报方法，为未来深度学习天气预报系统的改进提供了新方向。

Nov, 2022

使用机器学习技术开发的 FuXi 天气预报系统，在全球 15 天天气预报方面表现与 ECMWF EM 相当，是第一个取得这一成就的 ML-based 天气预报系统。

Jun, 2023

物理风险预测的最新技术需要进行昂贵的千米级数值模拟，而全球输入分辨率较粗。本文提出了一种千米级降尺度扩散模型作为一种经济有效的替代方法，该模型是从台湾的区域高分辨率天气模型经 ERA5 再分析数据训练而来。通过一个两步方法（ extit {ResDiff}）， extit {ResDiff} 在块状 RMSE 和 CRPS 评分上表现出令人鼓舞的技巧。预测的谱和分布能够忠实地恢复调节有害风和降水极端事件的重要幂律关系。研究了一些连贯的天气现象案例，显示了类似于学到的物理学的适当多变量关系，包括与冷锋中的强降雨相伴的尖锐风和温度变化，以及围绕台风眼壁的极端风和降雨带。找到了一些同时进行偏差校正的证据。首次尝试直接从操作全球预报模型进行降尺度成功地保留了许多这些优势。这意味着一个新的全球到区域的端到端机器学习天气预报时代可能即将到来。

Sep, 2023

提出了一种物理 - 人工智能（AI）混合模型（即 WeatherGFT），将天气预报推广到超出训练数据集的更细时间尺度，并通过引入一个提前时间感知的训练框架来促进模型在不同提前时间上的推广，实验证明 WeatherGFT 在多个提前时间上达到了最先进的性能，并展现了 30 分钟预测的泛化能力。

May, 2024

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

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

机器学习在天气预报领域取得了显著进展，其中 FuXi 模型及其改进版 FuXi-Extreme 在预测极端天气事件方面表现出色，但面临着预报提前时间增加时预测结果变得平滑从而低估极端天气事件强度的普遍挑战。

Oct, 2023