LightWeather：利用绝对位置编码实现高效可扩展的全球天气预测

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了当前天气预测中Transformer模型复杂架构导致参数过多和训练时间延长的问题。作者提出的LightWeather模型，通过采用绝对位置编码，有效地建模空间-时间关系，显著减少了参数数量和训练时间，同时在全球天气数据集上实现了先进的性能，展示了空间-时间知识整合的重要性。

研究人员通过在ERA5数据上训练SwinV2 Transformer模型，展示了在简单的训练过程和适度的计算预算下，实现高水平的预测技巧，并比较了其与IFS的优越性。他们还探索了不同的训练方法和模型规模对性能的影响。

ERA5数据 IFS SwinV2 Transformer模型 训练方法 预测技巧
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