Feb, 2024

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于深度学习的稀疏观测数据日预报

    本文介绍了 MetNet-3，即一个基于气象观测预测降雨、风、温度和露点的神经网络模型，该模型引入了一种重要的数据密集化技术，并通过性能比较，证明了 MetNet-3 与最先进的概率性数值天气预报模型相比，在 24 小时内具有更好的预测表现。

    Jun, 2023

  • 提高孟买降雨预测的精度：利用物理信息的 ConvLSTM2D 模型提供更高的空间和时间分辨率

    本研究引入深度学习空间模型以提高精确预测城市等细致空间尺度下降水，通过使用特定地点的物理信息数据和局部精度，反映气象研究领域的当前进展。

    Apr, 2024

  • 利用 SCADA 数据和连续学习进行风力发电预测的偏差校正

    通过评估和比较四种基于机器学习的风力发电预测模型，我们发现卷积神经网络在纠正和改进从数值天气预报模型中提取的 48 小时风力预测方面取得了最好的结果，平均归一化均方根误差降至 22％，同时减少了均方根误差，并且未来研究应当探究模型流程的变化以提高预测性能。此外，我们引入了连续学习策略，该策略在新数据可用时取得了最高的预测性能提升。

    Feb, 2024

  • 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

  • PostRainBench：全面基准和新型降水预测模型

    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。

    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

  • MetNet：降水预测的神经气象模型

    利用深度神经网络，MetNet 能在高达 1 km² 的空间分辨率下、每 2 分钟一个时间间隔内预测未来 8 小时的降水情况。它使用轴向自注意力来聚合来自一个对应于 1 百万平方千米的大型输入块的全局上下文。研究表明，在大陆尺度上，MetNet 在各种降水阀值下的预测性能优于数值天气预报长达 7 至 8 小时。

    Mar, 2020

  • 发掘动态模式分解和深度学习在印度东北降雨预测中的能力

    使用 Dynamic Mode Decomposition (DMD) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 这两种数据驱动的方法，研究了印度东北地区 118 年来的日降雨数据，并进行了降雨预测的相对效果比较分析，结果显示 LSTM 在准确性方面优于 DMD，展现了 LSTM 捕捉数据中复杂非线性关系的能力，从而成为降雨预测的强大工具，并提出数据驱动方法和深度学习方法可以显著提高印度东北地区的降雨预测准确性，帮助减轻极端天气事件的影响并增强该地区对气候变化的适应能力。

    Sep, 2023