人工智能驱动的降水预报中采用地形随坐标的探索研究
大气与海洋物理
2025-09-17 v3 人工智能
摘要
人工智能（AI）天气预测（AIWP）模型常常产生“模糊”的降水预报。本研究提出了一种新方法，通过整合地形随坐标（terrain-following coordinates）到 AIWP 模型中，以解决此问题。开展降水预报实验，以评估地形随坐标的有效性，使用适配 1.0 度网格间距数据的 FuXi 作为示例 AIWP 模型。验证结果表明，极端事件和降水强度谱的估计显著改善。地形随坐标还与全局质量和能量守恒约束良好协同，明显降低了细雨偏差。案例研究显示，地形随坐标能够更好地表征近地面风速，这有助于 AIWP 模型学习降水与其他预报变量之间的关系。本研究结果表明，地形随坐标值得在 AIWP 模型中考虑，以提高降水预报的准确性。
引用
@article{arxiv.2503.00332,
title = {Investigating the use of terrain-following coordinates in AI-driven precipitation forecasts},
author = {Yingkai Sha and John S. Schreck and William Chapman and David John Gagne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00332},
year = {2025}
}