各种基于深度学习的天气预报模型研究

由于天气预报对全世界人类生活的影响，它引起了来自不同研究团体的几位研究人员的兴趣。由于深度学习技术的最新发展、海量天气观测数据的广泛使用以及信息和计算机技术的出现，许多研究都致力于探索大量天气数据集中隐藏的分层模式以进行天气预报。

机器学习技术已应用于预测极端天气事件，在观测和模拟的大气条件下识别极端天气和气候模式，并为恶劣天气提供操作指导和风险评估。

在过去的几年里，基于深度学习的天气预报模型得到了发展，例如 MetNet-2、WF-UNet、ClimaX、GraphCast、Pangu-Weather 等。 本文简要讨论这些模型，以深入了解这些模型如何快速大幅击败传统气象模拟器。

每个模型的特点如下:

1. ClimaX:可以使用不同的数据集进行训练，具有广泛的适用性，能够在天气预测和气候预测方面胜过传统的数据驱动基线模型。

2. Pangu-Weather:基于深度学习的全球天气预测系统，能够在精度和时间范围上超过现有的数值天气预测技术，提供包括热带气旋追踪和实时大量集合预测在内的多个预测选项。

3. Multi-Resolution Deep Learning Framework:通过将基于物理的粗分辨率模型与基于观测数据训练的机器学习模型相结合，加速极端天气事件的模拟，并提高模拟的分辨率和准确性。

4. Real-time Bias Correction of Wind Field Forecasts:利用深度学习方法纠正气象预测中的偏差，提高对风速和风向的实时预测准确性。

5. Predicting Wind Farm Power And Downstream Wakes Using Weather Patterns:通过将数值天气预测模型与无监督聚类算法相结合，实现对风电场功率和下游尾流的长期准确预测。

6. GraphCast:基于神经图网络和高分辨率多尺度网格表示的天气模拟器，超越了现有的天气预测系统，并且能够处理更广泛的环境和地理预测挑战。

7. WeatherFusionNet:基于 UNet 模型的天气融合预测模型，通过整合风速和降水等变量，提高对未来三小时内降水的准确预测能力。

每个模型都有其独特的特点和应用领域，但它们都利用深度学习技术提供了更准确和高效的天气预测能力。