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Meteonet
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新型扩散模型提升降水临近预报准确性
研究人员开发了exPreCast-ENS，一个旨在改进概率降水临近预报的新型扩散模型框架。该系统将一个确定性的4公里雷达临近预报器转化为一个1公里分辨率的概率集合预报，提高了准确性和细节。通过对预报和先前的雷达观测进行条件化，集合平均值纠正了基线误差，而个体成员则捕捉了未解决的精细尺度变异性。该框架在朝鲜半岛和法国MeteoNet数据集上进行了测试，在检测强降水像素方面显示出显著的改进，尤其是在高影响事件期间，同时保持了高检测准确率并减少了误报。
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AI模型通过新框架应对降水临近预报 · 已追踪2个来源
两篇新研究论文探讨了用于降水临近预报的先进AI技术。其中一篇论文介绍了HARECast，一个旨在稳定AI模型中注意力响应的框架，通过减少跨样本波动来提高预报的可靠性。另一篇论文提出了SaTformer，一个适用于降水临近预报的时空Transformer，它通过将问题视为具有频率加权损失的分类任务，在NeurIPS Weather4Cast 2025“累积降雨量”挑战赛中获得第一名。
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AI模型融合雷达数据与天气预报，改进降水临近预报
研究人员开发了改进降水临近预报的新方法，这对灾害减缓和航空安全至关重要。一种方法PW-FouCast在频域中融合雷达观测和天气基础模型预测，以扩展预报范围。另一项研究使用物理信息深度学习评估了基于雷达的降水临近预报的体积运动场的效用，发现对于垂直相干系统，其改进有限，不如二维方法。