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Integrated Forecasting System
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新混合模型框架利用人工智能改进天气预报
研究人员开发了一种名为 Batched NN 4D-Var 的新混合模型框架，该框架将人工智能神经网络与数值天气预报相结合，以改进预报。该框架专注于在集成预报系统中学习依赖于状态的模型误差校正，方法是通过观测数据训练神经网络参数。欧洲中期天气预报中心的实验表明，虽然在线顺序学习提高了训练期间的预报准确性，但批量处理方法一致地提高了样本外预报技能，并且批量大小越大，收敛速度越快，鲁棒性越强。
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Earth-o1 模型从原始数据中学习大气动力学，可与传统系统相媲美
研究人员开发了 Earth-o1，一个新颖的大气世界模型，它直接在未网格化的观测数据上运行，绕过了传统的空间网格限制。这种原生观测方法在不依赖传统动力学模型或数据同化的前提下，学习地球系统的物理演化。该模型展示了实时预测能力，并实现了与运行中的集成预报系统 (IFS) 相媲美的地表预报技能。Earth-o1 代表了一类新的地球物理模拟器，为地球数字孪生提供了可扩展、数据驱动的基础。