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重磅!GenCast:基于機器學習的全球中期天氣預測新突破

 2024-01-04 14:06:31  點擊:

轉載于 ClimAI智慧氣象

這篇文章名為《GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather》。它介紹了GenCast,這是一種基于機器學習的生成模型,用于天氣預測的集合。GenCast采用了一種新穎的基于擴散的方法來生成全球范圍的15天集合預測,并展示了機器學習在概率天氣預測中的潛力。

GenCast通過模擬天氣狀態在時間和空間上的聯合概率分布,生成的全球15天集合預測比歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的運行集合預測更準確,且速度更快。

一:引言

過去30年,天氣預報從單一最佳猜測的確定性系統轉變為基于數值天氣預報(NWP)的隨機集合預報。盡管這些集合預報在許多領域至關重要,但它們仍存在偏差和錯誤,并且計算成本很高。近年來,機器學習在中期預測方面取得了顯著進展,但大多側重于確定性預測和最小化均方根誤差(RMSE),而相對忽視了不確定性量化和概率建模。

二:數據及其方法

GenCast使用的數據來自歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ERA5存檔。所使用變量如下:

1 數據集中的ECMWF變量

GenCast是一種基于機器學習的概率天氣預測模型。其核心是使用擴散模型,這是一種生成式機器學習模型,用于從給定數據分布中生成新樣本。GenCast的過程開始于從一個噪聲分布中抽樣,然后通過學習去噪器迭代變換該樣本,直到它接近目標分布的樣本。

GenCast的特點在于它不是直接采樣天氣狀態,而是采樣與最近天氣狀態的殘差,并通過加到最近狀態來恢復當前狀態。這種方法允許模型有效地生成多步天氣預測,并通過生成多個預測樣本來形成集合預測,從而提高預測的精確性和可靠性。

時間步長與預測范圍: GenCast處理的每個天氣狀態包含特定時間間隔(12小時)內的數據,預測的時間范圍為15天。

數據的空間表達: 使用1度經緯網格來表示數據,包括大氣和地表變量。

概率分布的采樣: 利用基于擴散模型的神經網絡來模擬天氣狀態的聯合概率分布,并從中進行采樣。