DiffDA是一种基于机器学习的数据同化方法，使用预测状态和稀疏观测同化大气变量。通过预先训练的GraphCast天气预报模型作为去噪扩散模型，该方法能够产生与观测一致的全球大气同化数据，预测提前期最多仅损失24小时。

利用 ERA5、ASOS 和 U-STN 模型进行英国天气预报的数据同化
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证