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摘要:基于机器学习(ML)的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则,即传统的数值天气预测(NWP)被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集(如ERA5进行培训)开发的新一代新一代ML模型允许进行预测,这些预测需要较低的计算成本,并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里,我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较,该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测,我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一(Panguweather)一起产生的数据驱动预测的程度,可匹配从领先的全球NWP系统(ECMWF)中的一个领先的全球NWP系统(eCMWF)的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时,结果非常有前途,对于全球指标和极端事件而言,具有可比的精度。过于平滑的预测,随着预测提前时间的增加偏差,预测热带气旋强度的性能差,被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
时间 1-2Z 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-13Z 时间 1-2Z 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-13Z GGGGGGGYYGGGGGGGYYN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A CIG/VIS CIG/VIS N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A CIG/VIS CIG/VIS YRRRRRRRYRRRRRRRR CIG/VIS GGGYYRRRRGGYYRRRN/AN/AN/A CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS N/AN/AN/A CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS
将机器学习与天气预报的集成不仅是一种渐进的迹象,而且是一种变革性的飞跃,它为气象学及其他地区带来了几个前所未有的优势。这些好处扩展了预测的准确性,计算过程的速度以及处理大量数据集的能力,从根本上改变了我们预测,准备和响应天气和气候现象的方式。这种技术进化的潜在好处是巨大而多样的,不仅包括短期天气预报准确性的明显改善,而且还包括建模和预测具有前所未有的精确度的长期气候风险的地面破坏能力。这些进步有望彻底改变农业,公共卫生,城市规划和可再生能源管理等各种部门,提供适应和减轻气候变化影响的工具。
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