AIFS ENS
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1 天有情绪数据
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研究发现：机器学习天气模型未能准确表示动能传递
一项发表在arXiv上的新研究分析了四种概率机器学习天气预测模型：NeuralGCM-ENS、FourCastNet 3、AIFS-ENS和GenCast。该研究将它们的动能（KE）谱和传递机制与基于物理的IFS ENS模型进行了比较。虽然NeuralGCM-ENS在重现KE传递方面显示出潜力，但其他机器学习模型在准确的向上转移方面遇到困难，AIFS-ENS和GenCast由于不相关的随机扰动而在高波数下积累KE。所有模型都表现出向上…
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新方法无需重新训练即可提取天气模型不确定性
研究人员开发了一种名为随机扰动权重（SPW）的新方法，可以在无需重新训练的情况下从确定性机器学习天气模型中提取不确定性估计。该技术涉及在推理时扰动网络的权重张量，从而提供了一种低成本生成集成的方法。虽然 SPW 显示出潜力，但其有效性因模型架构而异，并且需要进一步调整以解决诸如整体场偏移不一致等问题。
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一致性预测为AI天气预报提供严格的不确定性量化
一篇新发表在arXiv上的研究论文介绍了使用一致性预测（conformal prediction）作为一种改进AI驱动天气预报不确定性量化方法。研究表明，尽管AI模型可以生成更大的集合预报，并且在训练时考虑了概率性因素，但其统计覆盖率，尤其是在极端事件方面，可能并不可靠。通过将在线一致性预测应用于GenCast、NeuralGCM和AIFS-ENS等领先模型，研究人员在不损害其他概率指标的情况下，确保了校准的不确定性。这种后处理技术适…
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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
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。