结果发现,在 RMSE、ACC 指标上,FengWu-GHR 都展现出明显的优势,RMSE 更低,ACC 更高。 IFS 和 FengWu-GHR 的 Bias、Activity 比较 用指标 Bias 来衡量预测结果偏差,FengWu-GHR 更接近于 0,测试结果更好。用 Activity 指标来衡量随着预测时间增加,预测结果是否会变得更模糊化。结果发现,FengWu-GHR 的预测结果...
结果发现,FengWu-GHR 的预测结果慢慢趋向平滑,该模型仍然没有解决对极端天气预测产生的平滑效应。 Station 评估 通过分析场的数据、18,000 个不同气象站的实时观测数据,我们使用 2022 年 7-12 月的数据对模型进行检验,以 IFS_HRES、盘古大模型作对比,FengWu-GHR 在提前任何天数得到的预测结果都占据优势地位。 热...
结果发现,在 RMSE、ACC 指标上,FengWu-GHR 都展现出明显的优势,RMSE 更低,ACC 更高。 IFS 和 FengWu-GHR 的 Bias、Activity 比较 用指标 Bias 来衡量预测结果偏差,FengWu-GHR 更接近于 0,测试结果更好。用 Activity 指标来衡量随着预测时间增加,预测结果是否会变得更模糊化。结果发现,FengWu-GHR 的预测结果...
结果发现,FengWu-GHR 的预测结果慢慢趋向平滑,该模型仍然没有解决对极端天气预测产生的平滑效应。 Station 评估 通过分析场的数据、18,000 个不同气象站的实时观测数据,我们使用 2022 年 7-12 月的数据对模型进行检验,以 IFS_HRES、盘古大模型作对比,FengWu-GHR 在提前任何天数得到的预测结果都占据优势地位。 热...
针对此,我们推出了 FengWu-GHR 模型,这是首个在 0.09° 高分辨率下实现的 AI 气象预报模型,其具体实现过程并不容易。 首先,将分辨率从 0.25° 提升到 0.09°,计算量和内存消耗要增加 80 倍以上。其次,更高分辨率的气象分析数据十分稀缺,但 AI 模型却需要大量的数据进行训练,这让从头训练出一个高分辨率的 AI...