全球大气数据同化的多模态掩膜自编码器
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。地球网络是一种多模式基础模型,通过学习从卫星观测中预测全球填补气候状态的方法,以较少的时间和成本进行全球高频率数据同化和天气预报。
最近,提出了深度生成数据同化的方法,可以在不重新训练模型的情况下使用新的输入数据,从而加速操作性区域天气模型中的数据同化过程。通过融合来自40个气象站的观测数据,对于剩余的站点达到了10%的较低根均方差。这是千米尺度上的首次概念验证。
地球网络是一种多模式基础模型,通过学习从卫星观测中预测全球填补气候状态的方法,以较少的时间和成本进行全球高频率数据同化和天气预报。
最近,提出了深度生成数据同化的方法,可以在不重新训练模型的情况下使用新的输入数据,从而加速操作性区域天气模型中的数据同化过程。通过融合来自40个气象站的观测数据,对于剩余的站点达到了10%的较低根均方差。这是千米尺度上的首次概念验证。