本文详细讲解了评价天气预报方法的模型的题和天气预报模型有哪些相关的话题，希望对大家有帮助!
谷歌发布了WeatherBench2，一个用于评估和比较不同天气预报模型的框架。该框架可以计算机器学习和物理模型的天气预报分数，为研究人员微调和改进模型提供基础。
天气预报技术的革命
天气预报技术正在不断创新，逐渐摆脱对物理模型的依赖，越来越多地转向机器学习模型。为了确保这些新机器学习模型的可靠性，迫切需要建立模型基准来评估不同模型的性能。
谷歌在这方面提出了一个重要观点。由于计算能力的巨大提高，现代7天天气预报的准确性可与2000年的5天预报甚至1980年的3天预报相媲美。
预测准确性的显着提高对多个部门产生了深远的影响，包括物流规划、灾害管理、农业，甚至能源部门，所有这些部门都从预测准确性中获得了巨大的价值。
机器学习在天气预报中的应用
但除了计算能力的快速进步之外，天气预报的另一项重大创新是从算法层面开始的。
目前，新的趋势是利用机器学习技术来预测天气变化。该方法与目前主流的基于物理模型的天气预报不同，它是通过分析大量过去的天气数据来进行预测。目前的物理模型主要通过数学方程来描述和模拟大气、海洋、陆地等相关过程的动力学和相互作用。
值得注意的是，机器学习在天气预报方面取得了显著成果。例如，GoogleDeepMind开发的图神经网络GraphCast已经可以预测未来10天的天气，水平分辨率为25公里。
预测结果已经可以与先进物理模型相媲美，展示了机器学习在天气预报领域的巨大潜力。
机器学习模型的一大优势在于，一旦经过训练，它们可以在比超级计算机便宜得多的硬件上运行，并且可以在短短几分钟内计算出结果。这可能会显着提高天气预报的效率，并降低相关成本。
因此，这一领域的发展和趋势可以从欧洲中期天气预报中心的机器学习发展路线图和美国国家海洋和大气管理局的人工智能战略中看到。
WeatherBench2:综合天气预报基准系统
为了推进天气预报的机器学习，我们需要建立一个基线系统，全面反映天气和下游应用的多方面性质，使我们能够以公正和可重复的方式比较新旧模型。
为此，谷歌推出了WeatherBench2，这是一个全天气模型基准，为评估和比较不同的预测方法提供了可靠且可重复的框架。
目前，WeatherBench2网站提供了多个模型的对比，包括Keisler、GraphCast、Pangu-Weather等机器学习模型，以及几个代表传统天气预报模型的ECMWF高分辨率综合预报系统。
天气预报评估面临着一些挑战，特别是当涉及到可能非常大的高分辨率天气预报数据时。为了解决这个题，Google在开源ApacheBeam上开发了评估代码。这允许用户将计算任务划分为更小的部分并以分布式方式执行评估。
此外，谷歌还提供针对不同分辨率优化的云数据格式，例如用于训练大多数机器学习模型的ERA5数据集。利益相关者表示，从单个文件下载和转换数据非常耗时，并且需要大量计算资源，因此公开创建的数据将大大降低研究门槛。”
Google与ECMWF合作开发了天气预报质量得分，以更好地了解世界各地天气预报的质量。WeatherBench2可以根据统一的标准评估各种模型，包括机器学习和物理模型。我们还探索更先进的概率预测方法并提供概率指标和基准。
与“明天有80%的概率会下雨”的传统预报方法相比，概率预报考虑到了各种情景，例如“明天的降水量在0到10毫米之间的概率为60%”；“明天有80%的概率会下雨”。我们可以提供下的概率分布。10至20毫米的降水量为60英寸。几率为20英寸，这增加了天气预报的不确定性。
同时，WeatherBench2还考虑了机器学习预测的局限性并提供了研究样本。谷歌表示，与物理模型相比，机器学习预测模型在面对大气不确定性时往往会采取更为保守的策略，这使得预测结果更加平滑，更加贴近现实条件，他指出存在一定差距它们之间。缺少详细信息。为了解决这个题，WeatherBench2提供了一个研究样本，并引入了光谱度量来量化模型模糊，以评估模型是否倾向于预测平滑场景。
研究人员将继续完善WeatherBench2框架，添加更多元素，例如现场观测和降水数据集。除此之外，我们还将尝试将短期和季度预测纳入这个对标体系中，使其更加全面和准确。
本篇文章主要介绍评价天气预报方法的模型，以及天气预报模型有哪些对应的这类相关话题已介绍完毕，希望对各位有帮助。
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