TCBench：面向全球尺度热带气旋路径与强度预测的基准测试
计算工程、金融与科学
2026-02-02 v1
摘要
TCBench 是一个用于评估全球范围内短期至中期（1-5 天）热带气旋（TC）路径与强度预测的基准测试集。为确保公平且模型无关的比较，TCBench 基于 IBTrACS 观测数据集构建，并将 TC 预测问题形式化为依据初始位置和强度预测现有热带系统的时间演化。TCBench 包含最新动力学（TIGGE）和神经气象模型（AIFS、Pangu-Weather、FourCastNet v2、GenCast）。若基准路径不可直接获得，则使用 TempestExtremes 库一致地从模型输出中推导出路径。对于评估，TCBench 提供确定性和概率性的风暴跟踪指标。在 2023 年测试案例中，神经气象模型能够 skillfully 预测 TC 路径，而 skillful 的强度预测需要额外的步骤，如后处理。 designed for accessibility, TCBench 有助于 AI 实践者解决领域相关的 TC 挑战，为热带气象学家提供数据驱动的工具和工作流程，以改进预测和 TC 过程理解。通过降低可重复且面向过程的极端事件评估的壁垒，TCBench 旨在 democratize data-driven TC 预测。
引用
@article{arxiv.2601.23268,
title = {TCBench: A Benchmark for Tropical Cyclone Track and Intensity Forecasting at the Global Scale},
author = {Milton Gomez and Marie McGraw and Saranya Ganesh S. and Frederick Iat-Hin Tam and Ilia Azizi and Samuel Darmon and Monika Feldmann and Stella Bourdin and Louis Poulain--Auzéau and Suzana J. Camargo and Jonathan Lin and Dan Chavas and Chia-Ying Lee and Ritwik Gupta and Andrea Jenney and Tom Beucler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.23268},
year = {2026}
}
备注
28 Pages, Including SI