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GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
用神经学习快速且可推广的气候模型...
主管：本·莫斯利（Ben Moseley）共同服务员：克里斯托弗（Christopher）痛点：天气预测，气候建模，神经差异方程，物理知识的机器学习，科学的机器学习背景天气和气候模拟变得越来越重要，随着地球气候的变化而变得越来越重要。例如，极端天气事件的频率和幅度正在增长，并且在数小时内的局部模拟对于减轻其影响至关重要。此外，随着我们制定气候变化政策，长期全球模拟对于确定气候变化的影响至关重要。但是，尽管今天的模拟高度复杂，但它们需要巨大的计算资源。传统的模拟依赖于建立许多不同物理现象的复杂数学模型，并且必须以数值来解决这些模型，需要显着的计算E5ORT。此外，鉴于地球气候的复杂性，这些模型很可能不会捕获现实世界中展示的所有相关物理学。因此，可以运行的模拟的准确性和数量受到限制。越来越流行的替代方法是使用基于机器学习（ML）的模型进行仿真。诸如Fourcastnet [1]和GraphCast [2]之类的模型比数值模拟快的阶数阶，并且接近准确性。通过从数据中学习，他们还可以解释缺少物理学。但是，一个主要的缺点是，他们很难概括，即长期产生稳定的预测。通过完全用ML模型替换数值模型，其预测能力受到其训练数据的限制，并且对基本物理系统没有强烈的诱导偏见或事先理解。
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。