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atmospheric variables
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DiffDA：一种用于天气尺度数据同化的扩散模型
通过精确的数据同化生成初始条件对可靠的天气预报和气候建模至关重要。我们提出了一种基于机器学习的数据同化方法 DiffDA，能够使用预测状态和稀疏观测同化大气变量。通过使用预先训练的 GraphCast 天气预报模型作为去噪扩散模型，我们的方
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6 months ago
FourCastNeXt: 限制计算资源下提升 FourCastNet 训练效果
在本研究中，我们将展示可以仅使用基准模型计算资源的 1% 来训练 FourCastNet，同时保持模型性能甚至比基准模型更好。
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6 months ago
Kunyu: 一种超越回归损失的高性能全球天气模型
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
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7 months ago
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
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3 years ago
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