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WeatherBench 2

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  1. TOOL · CL_327254 ·

    新的Astra天气模型计算量更少，优于ECMWF集合预报

    研究人员开发了Astra，一种新颖的概率天气预报模型，该模型以显著减少的计算资源实现了高分辨率。Astra利用了双向传输注意力机制Kantorovich Attention和一个自特征连续排序概率得分（CRPS）。在与WeatherBench 2进行基准测试时，Astra在仅使用其训练计算量的9.8%的情况下，表现与GenCast相当。此外，Astra在所有测试组合上均优于ECMWF集合预报，并在大多数组合上显示出比GenCast更低…
  2. RESEARCH · CL_11873 ·

    新的签名核评分规则提高了天气预报的准确性

    研究人员推出了一种名为签名核评分规则的新指标，用于概率天气预报。该规则将天气变量重构为连续路径，利用迭代积分捕捉时空依赖性，而传统指标（如 MSE）则忽略了这一点。签名核评分规则已证明具有高度区分能力，并能独特地捕捉天气数据中与路径相关的交互作用。