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Caravan dataset
Caravan dataset
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AI模型AIFL提高了全球流量预测的准确性
研究人员开发了AIFL，一种用于全球逐日流量预测的新型LSTM模型。该模型采用两阶段迁移学习方法，首先在ERA5-Land再分析数据上进行预训练，然后在业务集成预报系统（IFS）数据上进行微调。这种方法有效地弥合了历史再分析和业务预报产品之间的性能差距。在独立测试集上，AIFL实现了0.66的中位数修正Kling-Gupta效率（KGE'）和0.53的中位数Nash-Sutcliffe效率（NSE），显示出与现有最先进的全球系统相当的准确性。
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Google Research 开源 AI 洪水预测框架
Google Research 已开源其由 AI 驱动的水文学建模框架，使全球气象服务能够将先进的洪水预测整合到其业务中。该 Python 包基于 PyTorch 构建，并集成了 LSTM 网络，允许使用历史河流数据和当地气象输入来训练模型。此举旨在通过赋能各机构使用专业数据集改进模型并保留其数据控制权，来增强全球洪水防备能力。
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Google Research 在GitHub上开源AI洪水预测框架
Google Research 已开源其AI驱动的水文学建模框架，并将其发布在GitHub上。该举措旨在通过允许气象和水文学服务机构将其先进的AI模型集成到自己的工作流程中，来增强全球洪水预测能力。该框架使用Python和PyTorch，集成了LSTM网络和Caravan数据集，并已与捷克气象水文研究所等合作伙伴进行了测试。