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Attention Residual U-Net
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Attention ResUNet 模型更新，改进小时降水预报
研究人员更新了他们的 Attention Residual U-Net 模型，该模型用于改进降水预报。更新后的模型现在每个季节使用一个训练模型，而不是每个月、每个提前期使用 192 个检查点，并将预报提前期从 48 小时延长到 72 小时。新的输入通道包括本地太阳时和月降水气候学，Brier Skill Score 验证现在纳入了昼夜维度。这些方法论的改变带来了预报准确性上适度但持续的改进。
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新的人工智能方法改进了小时降水预报
研究人员开发了一种名为“Attention Residual U-Net”的新方法，用于概率性定量降水预报。该神经网络在 The Weather Company 的 GRAF 模型和 NOAA 的全球预报系统提供的数值天气预报数据，以及地形和湿度信息上进行训练。该系统预测小时降水概率和分布，显示出其技能和可靠性，尤其是在地形复杂的地区。