1、高分辨率预测:MetNet-3可以提供高分辨率的天气预测,时间间隔为2分钟,空间分辨率为1至4公里。 如果你想要了解未来一个小时的天气变化,MetNet-3会为你提供30个连续的预测结果,每个结果之间相隔2分钟。 2、超越传统模型:在预测未来24小时的核心天气变量方面,MetNet-3超越了当前最先进的基于物理的天气预测模型,包括降...
MetNet-3 的降水建模与 MetNet-1 和 2 类似,但将 1 公里空间粒度的高分辨率降水预报扩展到与其他变量相同的 24 小时提前时间,如下面的动画所示。MetNet-3 在降水方面的性能在整个 24 小时范围内实现了比 ENS 更好的 CRPS 值。 图:ENS 的每小时预测;地面实况,来源 NOAA 的 MRMS;MetNet-3 预测的概率图。(...
MetNet-3 的降水建模与 MetNet-1 和 2 类似,但将 1 公里空间粒度的高分辨率降水预报扩展到与其他变量相同的 24 小时提前时间,如下面的动画所示。MetNet-3 在降水方面的性能在整个 24 小时范围内实现了比 ENS 更好的 CRPS 值。 图:ENS 的每小时预测;地面实况,来源 NOAA 的 MRMS;MetNet-3 预测的概率图。(...
MetNet-3可创建平滑且高精细度的预测,以2分钟为区间,空间分辨率可从4公里至1公里,经实验证明,MetNet-3的预测能力超越传统数值天气预报模型,不只比单一成员的物理基础NWP(Numerical Weather Prediction)模型如高分辨率快速刷新模型(HRRR)更好,同时也超越了多成员的物理基础NWP模型,像是集合预报组件(ENS)。Met...
为了融合大气观测数据(稀疏点状数据),MetNet-3采取了一种Densification方式,这种方法将数据同化与模拟预测直接在AI模型中进行融合,Densification的过程如图1所示。 图1 Densification训练方式 Densification的目的是为了利用站点观测数据,预测所有位置上的基础气象要素。首先将所有站点取80%作为训练站点,20%作为验证站点,这20%...
IT之家 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
Google today detailed its MetNet-3 deep learning model behind Pixel Weather, which is also powering features in Search...
IT之家 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
IT之家 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
智东西11月3日消息,当地时间11月1日,谷歌研究院于官网发布与DeepMind合作开发的天气模型MetNet-3,该模型以之前的MetNet和MetNet-2为基础,能够提前24小时对更多核心变量进行高精度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度等。谷歌称已经在与天气相关的各种产品和