English(EN) On the Predictive Skill of Artificial Intelligence-based Weather Models for Extreme Events using Uncertainty Quantification

人工智能天气模型在极端事件预测中展现出不确定性量化方面的潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-01 04:00

一项发表在arXiv上的新研究，通过量化不确定性来调查人工智能天气模型在预测极端事件方面的有效性。研究人员发现，尽管FuXi、GraphCast和SFNO等模型展现出具有竞争力的技能，但它们表示不确定性和捕捉极端事件的能力有限。该研究探索了各种扰动策略来生成集合预报，并得出结论，虽然像高斯噪声这样的简单方法可以扩展确定性模型以进行概率预报，但原生概率模型和数值天气预报集合仍然优于它们。 AI

影响增强了对人工智能天气模型在极端事件预测方面局限性的理解，指导了更可靠的预警系统的开发。

排序理由关于人工智能天气模型性能和不确定性量化的学术论文。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rodrigo Almeida, Noelia Otero, Miguel-\'Angel Fern\'andez-Torres, Jackie Ma · 2026-05-01 04:00

On the Predictive Skill of Artificial Intelligence-based Weather Models for Extreme Events using Uncertainty Quantification

arXiv:2511.17176v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Accurate prediction of extreme weather events remains a major challenge for artificial intelligence-based weather prediction systems. While deterministic models such as FuXi, GraphCast, and SFNO have achieved competitive f…

报道来源 [1]

On the Predictive Skill of Artificial Intelligence-based Weather Models for Extreme Events using Uncertainty Quantification

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