用未来技术预测未来：大型气象模型的进展
机器学习
2024-04-11 v1 人工智能
大气与海洋物理
摘要
随着大模型的整合，特别是采用深度学习技术的模型，气象预报领域经历了重大变革。本文回顾了这些模型在天气预报中的进展与应用，强调了它们在转变传统预报方法中的作用。诸如 FourCastNet、Pangu-Weather、GraphCast、ClimaX 和 FengWu 等模型通过提供准确的高分辨率预报，超越了传统数值天气预报（NWP）模型的能力，做出了显著贡献。这些模型利用先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和 Transformers，来处理多样化的气象数据，提高了各种时间尺度和空间分辨率下的预测准确性。本文探讨了该领域的挑战，包括数据获取和计算需求，并探索了模型优化和硬件进步的未来机遇。文章强调了人工智能与传统气象技术的整合，有望提高天气预报的准确性，并为应对气候相关挑战做出重大贡献。这种协同作用使大模型在气象预报不断发展的格局中处于关键地位。
引用
@article{arxiv.2404.06668,
title = {Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models},
author = {Hailong Shu and Yue Wang and Weiwei Song and Huichuang Guo and Zhen Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06668},
year = {2024}
}
备注
5 pages