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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
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a month ago
危险风险管理的潜在范式转变：基于人工智能的热带气旋灾害天气预报
通过使用人工智能驱动模型，该研究在气象灾害的风险管理策略中创造了一个转变。研究采用了热带气旋作为一个重点示例，工程设计了一种基于干扰的方法，使用先进的 Pangu AI 气象模型来产生集合预测。研究结果显示，AI 生成的集合预测在登陆前的七
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2 months ago
神经广义环流模型
通过将不同的大气动力学求解器与机器学习组件相结合，我们展示了首个能够生成确定性天气、集合天气和气候预测的 GCM 模型 NeuralGCM，其预测能力与最佳的机器学习和基于物理的方法相当，同时在天气和气候方面，我们的方法相对于传统 GCMs
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8 months ago
集合天气预报的置换不变神经网络后处理
本研究使用置换不变的神经网络对天气预报中使用的数值模拟预报集合进行统计后处理，以将原始集合转化为可靠的概率预测分布。通过对比传统方法和神经网络基准方法，我们评估了所获得的预测分布的校准性和锐度，并在针对地表温度和阵风预报的案例研究中展示了最
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10 months ago
使用扩散模型模拟天气预报集合
利用生成型人工智能技术，从现有的少量预测数据中生成具有可靠性且准确度高的气象预测，且比传统方法成本少。
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a year ago
集合预报的统计后处理中，预测分布的组合
本文研究根据分布回归方法得到的多个预测分布间的组合方法，以提高来自多次数值天气预报模型运行的同伦性集合预报的准确性。
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8 years ago
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