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Global Forecast System
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AI模型ORCA将海洋风预报改进45%
研究人员开发了ORCA，一个基于Transformer的深度学习模型，用于修正数值天气预报中海洋风的误差。通过同化实测观测数据，ORCA能够调整全球预报系统（GFS）的输出，在提前48小时内显著减少误差。该模型在沿海地区和航运航线上尤其有效，因为这些区域的观测数据更为丰富，为提高预报准确性提供了一个实用的后处理解决方案。
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新型AI模型通过物理指导增强3D水文气象预报
研究人员开发了PredHydro-Net，一个旨在改进3D水文气象预报的新型深度学习框架。该模型采用物理指导，通过采用双解码架构和谱监督来解决标准深度学习在预测极端天气事件方面的局限性。与现有的深度学习模型和业务系统相比，PredHydro-Net在检测极端事件和准确表示空间纹理方面表现出卓越的性能，同时还显示出与卫星数据的高度一致性。