基于区域数据驱动的天气建模与全球拉伸网格
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了区域天气预报中精度不足的问题,提出了一种基于图神经网络的数据驱动模型,采用拉伸网格架构以在感兴趣区域提供更高解析度。研究结果表明,该模型在挪威的短期天气预测中优于现有预报系统,展现了良好的预测能力,尽管仍有低估极端天气事件的不足。
机器学习在天气预测中的准确性优势主要来自其独特性,与传统模型协同作用,且计算成本低。
本研究解决了区域天气预报中精度不足的问题,提出了一种基于图神经网络的数据驱动模型,采用拉伸网格架构以在感兴趣区域提供更高解析度。研究结果表明,该模型在挪威的短期天气预测中优于现有预报系统,展现了良好的预测能力,尽管仍有低估极端天气事件的不足。
机器学习在天气预测中的准确性优势主要来自其独特性,与传统模型协同作用,且计算成本低。