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Timothy A Smith

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RESEARCH · CL_222029 · Jul 31 · 00:00

机器学习模型通过新的数据合成和集成技术提高天气预报的准确性

研究人员开发了新的机器学习模型来提高天气预报的准确性。其中一个模型 Nested-EAGLE，将短期和中期预测与 0.25° 的全球分辨率以及美国本土 6 公里的精细化相结合，在近地表和低层量化预测方面优于现有的 NOAA 系统。另一种方法 BaguanHR，通过使用逐变量超分辨率来合成高分辨率训练数据，解决了数据限制问题，展示了显著的扩展效益，并在性能上超越了当前基于机器学习的方法和 IFS-HRES。