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降水临近预报_Weather4cast_RainAI代码分享
降水临近预报_Weather4cast_RainAI代码分享 主程序w4c23 def main(): parser = set_parser() options = parser.parse_args RandomHorizontalFlip(), v2.RandomVerticalFlip(), v2.RandomRotation([angle, angle : getBucketObject(_buckets_w4c23_2), } 创建和管理不同的桶（Bucket）对象，并将其存储在BUCKET_CONSTANTS字典中。 images 2D U-Net 架构的输出与其输入具有相同的空间维度。这意味着对于大小为 128 x 128 像素的输入序列，通过 U-Net 的前向传播将生成大小为 128 x 128 像素的输出。 因此，为了指导降水临近预报模型，我们采用中央 42 x 42 像素块并上采样到 252 x 252 像素标签。
28110编辑于 2024-07-12 降水临近预报_Weather4cast_RainAI阅读分享
降水临近预报_Weather4cast_RainAI阅读分享本文是论文阅读分享，后续会进行对应的代码分享，欢迎交流讨论。 此外，由于它们的收敛时间，它们对于临近降水预报来说并不是最合适的，因为主要关注的是预报的前几个小时。对于基于外推法的方法，它们往往会高估降水量，并且无法正确地用降雨覆盖该地区28。 在临近降水预报的数据准备过程中，不仅要考虑输入中包含的特征，而且还要考虑所提供的上下文。 将临近降水预报视为分类问题需要使用预定义的类别或桶来对不同级别的降雨强度进行分类。使用的类别与表 1 中列出的类别一致，旨在为观测更丰富的较低降水值建立更窄的范围，同时仍然能够代表强降水的实例。 调节提前时间量降水临近预报模型可设计为在单次迭代输出所有时间步长或者一个时间步长的预测。
39110编辑于 2024-07-09- 来自专栏气象学家
结合注意力机制的UNet降水短临预报框架
天气预报以数值天气预报为主，它试图准确模拟物理特性的大气层。但数值天气预报的一个缺点是，它缺乏利用最新的气象资料进行短期预报的能力。 本文对比分析了UNet、UNet-CBAM、UNet-DSC和SmaAt-UNet四种模型在降水短临预报方面的性能表现。 ? 本文主要是利用UNet和注意力机制以及深度可分离卷积在降水短临预报方面的尝试，并没有利用更多的深度学习技术去进一步改善SmaAt-UNet模型的性能。 ? 模型结果对比. 通过与作者沟通，文中所使用的降水数据集已经公开，代码和数据集链接如下： SmaAt-UNet code[1]、Precipitation dataset[2] References [1] SmaAt-UNet code: https://github.com/HansBambel/SmaAt-UNet [2] Precipitation dataset: https://mega.nz/folder/jEUS2IbL
4.6K21发布于 2020-10-09 - 来自专栏气象杂货铺
科研 | GRL：基于深度学习的美国大陆降水短时预报
近期，复旦大学大气与海洋科学系陈国兴课题组发表在Geophysical Research Letters上的工作（Chen and Wang, 2022），首次将深度学习方法应用于短时降水预报方面。 该工作构建了一种基于三维卷积神经网络的短时降水预报的模型，利用三维气象场预报美国大陆的日降水空间分布。 结果表明：一、神经网络模型可以有效预报美国大陆地区的日降水分布，其对5天降水预报的均方根误差要小于当前最优秀的数值预报模型结果；二、将神经网络模型预报结果与传统模型预报结果的加权可以显著改进传统模型的结果 基于深度学习的美国大陆降水预报示意图 该工作显示了深度学习在短时天气预报方面的巨大潜力，类似的方法可以应用在其他变量或者场景方面的预报。 进一步的工作将使用类似的方法构建针对中国东部地区的短时降水预报模型。 论文信息： Chen, G.*, and W.-C.
81120编辑于 2022-09-23 - 来自专栏API 分享
基于分钟级降水预报API 的智能农业水资源管理探究
其中，智能农业水资源管理就是依托新型技术手段，实现对水资源的更加精准预报、科学调度的一种管理模式。而基于分钟级降水预报API的智能农业水资源管理，则是新型技术手段中的一种代表性形式。 智能农业水资源管理的重要性在于：提高灌溉效率：分钟级降水预报可以帮助农场主根据未来的降水情况来合理安排灌溉，避免浪费水资源。 二、分钟级降水预报API的应用在智能农业水资源管理中，基于分钟级降水预报API实现的水资源管理主要分为以下几个方面：一、对雨量的预报和监测：利用分钟级降水预报API，能够实时监测气象数据，进行准确的雨量预报和监测 这一手段能够为农业生产提供实时数据支持，减少因雨量预报不准确而导致的生产损失。二、水资源调度：基于分钟级降水预报API，能够对不同地区的降雨情况进行预判，从而根据实际需要，对水资源进行合理的调度。 三、分钟级降水预报API推荐APISpace 的 分钟级降水预报API，支持国内任一经纬度的预报数据，实时调取某地未来2小时内降水预报，可做到分钟级、公里级，可准确提醒下一场雨何时出现，何时变大，何时停止等预报信息
28461编辑于 2023-11-06 - 来自专栏自学气象人
第1篇 | arXiv-2023 | 基于生成扩散模型的降水临近预报
arXiv-2023 基于生成扩散模型的降水临近预报 1Abstract 近年来，深度学习方法对传统的精确天气预报数值方法提出了越来越大的挑战。 许多用于短期和中期天气预报的历史数据集通常是一个规则的空间网格结构(time-level-lat-lon)。 在这种情况下，由于天气预报本身的概率特性，扩散模型特别有优势: 因为我们真正感兴趣的模型是大气变量的概率分布，希望得到的是概率预报。 在此背景下，我们检验扩散模式在处理降水临近预报任务中的有效性。我们的工作还与现有文献中表现良好的 U-Net 模型进行了比较。 additional input model metric result 2Citation Asperti A, Merizzi F, Paparella A, et al.
1.1K20编辑于 2023-09-05 - 来自专栏数据派THU
软件学院王建民、龙明盛团队提出极端降水临近预报大模型
近日，清华大学软件学院王建民教授、龙明盛副教授团队提出了极端降水临近预报大模型，将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合，显著提高了公里尺度下0～3小时极端降水的预报能力，在全国62位气象预报专家的过程检验中大幅领先国际上的同类方法 目前该大模型已经在国家气象中心短临预报业务平台（SWAN 3.0）部署上线，将为全国极端降水天气短临预报业务提供支撑。 基于雷达观测的降水临近预报是世界性难题之一 数值计算和深度学习是降水临近预报的两类主流方法，但均存在明显的缺陷。 数值计算方法难以有效建模降水过程的时空多尺度特征，同时受到预报累积误差的制约，预报时效往往在一小时以内。 得益于上述融合设计，该模型兼具深度学习与物理建模的优势，在国际上首次将降水临近预报的时效延长至3小时，并弥补了极端降水预报的短板。
63830编辑于 2023-08-08 - 来自专栏MeteoAI
斯坦福大学使用机器学习做次季节温度降水预报
will help to advance the state of the art in subseasonal forecasting. 5.原文摘要 美国西部地区的水资源管理极大地依赖于长期的温度和降水预报以应对干旱和其他的洪涝相关极端灾害天气 为了提升长期预报的准确性，美国垦务局和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发起了次季节气候预测的竞赛，长达一年的实时预报竞赛，参与者各显神通，旨在有技巧地提前预报美国西部地区2~4周和4~6周的温度和降水 第二个模型仅仅使用特定变量(温度或降水)的历史测量数据，并引入多任务最邻近特征到一个加权的局地线性回归中。 每个模式各自都要显著地比CFSv2(去偏差准业务化的美国气候预报系统)要更加的准确，同时我们的集合技巧就每个目标预报量和预报水平都要全面超过Rodeo竞争对手。 此外，在2011-2018期间，我们的回归模型与去偏差CFSv2的集合方案要比单一的去偏差CFSv2就温度预报的技巧提升了40%-50%，降水的预报提升了 129-169% 。
1.3K20发布于 2019-08-19 - 来自专栏气象学家
观测与预报篇：中国登陆台风降水分布之演变
图2显示：登陆台风强度会明显影响降水的平均特征（包括平均降水强度、平均降水面积），登陆台风强度变化与台风降水变化也有一定关系。 图2 (a)强(4-6级)、弱(2-3级)台风的降水率分布概率对比；(b)台风强度(2-6级：热带风暴-超强台风)与平均降水率(距离台风中心500 km半径内总降水)的分布关系。 2、登陆台风降水非对称分布 台风1波非对称降水能很好地展示出降水最大值落区位置。研究分析了5个区域的登陆台风在登陆前24 h、登陆时、登陆后24 h的1波非对称降水分布。 3、登陆台风降水分布预报 然而，尽管TC路径预报在过去几十年里取得了巨大的进步，但是降水预报水平却明显落后于路径预报。 进一步的目标检验结果显示：登陆TC降水分布形态是当前台风降水预报的主要误差来源。因此，准确预报登陆台风降水的极值分布和大小是十分重要的科学问题，但对当前的实际业务预报来说充满巨大挑战。
1.7K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏气象学家
用机器学习方法提高中国次季节降水预报的准确性
，尝试提高中国降水次季节预报技巧。 在技巧低年份的冬春季，ISV预报结果比观察到的要弱得多。总的来说，冬春季的ISV预报优于夏秋季（图2）。 图2，由王岑提供▼ 图2 预报技巧高低年份的春冬季（A、B、E、F）和夏秋季（C、D、G、H）的MultiLLR模式预测和观测降水量的标准差。 最后，本研究还加入北极涛动指数、西北太平洋季风指数和西北太平洋副热带高压指数，以探究其在次季节中国降水预报中的作用。并将该模型与CFSv2模型进行耦合，技能从0.11提高到0.16。 这个结果表明MultiLLR模型作为一种新的统计模型，能够提高CFSv2动力模型在中国降水次季节预报的精度。
1.6K20发布于 2021-05-20 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AMSR-EAMSR2 统一 Level-2B 数据集报告了瞬时地表降水率和降水类型（陆地和海洋）以及降水剖面（海洋）
数据集报告了瞬时地表降水率和降水类型（陆地和海洋）以及降水剖面（海洋）。 摘要 AMSR-E/AMSR2 Unified L2B Global Swath Surface Precipitation是一种基于卫星数据的降水产品。 该产品使用了亚洲气候研究中心（APR）的算法，结合了AMSR-E和AMSR2卫星的数据，提供了全球范围内的降水信息。 该数据产品提供了以下信息： 降水率：以每小时和每天为单位，提供了全球范围内的降水强度数据。 雨滴直径谱：提供了降水中雨滴的大小分布信息。 雨滴数量：提供了每立方米空气中的雨滴数量。 降水相态：提供了降水的相态信息，包括液态、冰态和混合相态。 该数据产品具有全球覆盖范围，并且具有较高的空间分辨率。它可以用于气候研究、水资源管理、环境监测等多个领域。
25910编辑于 2024-12-12 - 来自专栏量子位
清华&中国气象局大模型登Nature：解决世界级难题，「鬼天气」预报时效首次达3小时
目前，NowcastNet已经在国家气象中心短临预报业务平台（SWAN 3.0）部署上线，将为全国极端降水天气短临预报业务提供支撑。 那么极端降水的临近预报为什么这么难？ 近年来，受全球气候变化影响，极端降水天气频发，实现更准确、更精细和更长预警提前量的降水临近预报成为人们的关注点。 因此，在今年5月27日世界气象组织峰会上，三小时内降水临近预报就被列为了未解决的重要科学难题之一。 △基于雷达观测的降水临近预报是世界性难题之一 此前也有预测极端降水天气的方法。 数值计算和深度学习就是降水临近预报的两类主流方法，但均存在明显的缺陷： 数值计算方法难以有效建模降水过程的时空多尺度特征，同时受到预报累积误差的制约，预报时效往往在一小时以内。 不同模型在T+1小时、T+2小时和T+3小时上的预测结果、c.
1.6K10编辑于 2023-08-05 - 来自专栏气象学家
实用编程 | 气象上常见的评分函数及其Python实现
1 简介 气象部门在发布预报时，发布的是一定区域范围的网格化(或站点化)的气象要素结果，以降水预报为例， 先将预报区域划分为60 * 60(视空间分辨率而定，空间分辨率越高，格点数值越大) 的网格，每个网格上都存在对应的降水预报值 ETS评分表示在预报区域内满足某降水阈值的降水预报结果相对于满足同样降水阈值的随机预报的预报技巧； ETS评分是对TS评分的改进，能对空报或漏报进行惩罚，使评分相对后者更加公平. 2 代码 def ETS 在预报降水区域中实际没有降水的区域占总预报降水区域的比重。 用来反映降水总体预报效果的检验方法。 实际情况：FAR和 MAR一般随着降水阈值增大而显著增加，CSI 、ETS、POD、HSS、BSS随阈值增大而减小。即该预报模式对强降水的预报能力较弱，对是否降水预测更准确。
9.8K54发布于 2020-05-01 - 来自专栏自学气象人
气象上常见的评分函数及其Python实现
，空间分辨率越高，格点数值越大) 的网格，每个网格上都存在对应的降水预报值。 ETS评分表示在预报区域内满足某降水阈值的降水预报结果相对于满足同样降水阈值的随机预报的预报技巧； ETS评分是对TS评分的改进，能对空报或漏报进行惩罚，使评分相对后者更加公平. 2 代码 def ETS 在预报降水区域中实际没有降水的区域占总预报降水区域的比重。 用来反映降水总体预报效果的检验方法。 实际情况：FAR和 MAR一般随着降水阈值增大而显著增加，CSI 、ETS、POD、HSS、BSS随阈值增大而减小。即该预报模式对强降水的预报能力较弱，对是否降水预测更准确。
1.6K20编辑于 2023-06-21 - 来自专栏MeteoAI
Deecamp 夏令营 AI 降水预测总结
后面 3 周为项目实践，我们分到的课题为天气预报—基于深度学习提高降水预报的时空 准确度。这次任务的主要目的是利用历史观测数据和气象模式的预报数据来预报未来 24 小时的降水。 另外，对于新生降水，模型预测能力还是挺弱的。 （2）历史观测+模式预报 如果加入模式的预报信息做修正的话，随机森林的24小时预报效果其实更多的向数值预报结果靠拢，没有明显提高。 从图中可以看出，数值预报结果有如下几个缺点: •a.容易误报，即预报降水区域往往较 真实值偏大;•b.预报降水量强度偏大。这是所有模式都容易犯的错误，无可厚非。 +t1 时刻的降水数值预报结果，作为 t2 时刻的输入，得到 t2 时刻的降水值，即 t2 预 测，t2 预测+t2 的降水数值预报结果 ，作为 t3 时刻的输入，以此类推。 使用这个模型的时候，有两种尝试， •a. 2D U-net ,即使用一个时刻的数值预报结果去预测这 个时刻的降水，而各个预报时刻之间没有发生关系。
3K21发布于 2019-09-09 - 来自专栏机器之心
10倍分辨率，5分钟预测：谷歌深度学习短时降水预报超越传统方法
天气总是会或轻或重地影响人们的日常生活，而天气预报的准确性会极大影响人们应对天气的方式。 天气预报可以告知人们是否应当选取一条不同的上班路线、是否应该重新安排周末野餐的计划、是否因为一场风暴的来袭而撤离住所。 超越传统天气预报方法 世界各地的气象机构都有大量的监控设施，例如，多普勒雷达可以实时测量降水量；气象卫星可以提供多光谱成像；地面气象站可以直接测量风速、风向和降水量等。 对于雷达图到雷达图的预测，输入是由过去一小时内 30 张雷达观测组成的序列，相隔 2 分钟一张；输出包含从现在开始 N 小时后的预测结果。 相比之下 HRRR 使用的数值模型可以提供更长期的预测，这一部分是因为它使用了完整的 3D 物理模型——云的形成很难从 2D 图像中观察到，所以基于机器学习的方法更难学习到对流的过程。
1.2K10发布于 2020-02-24 - 来自专栏好奇心Log
国产气象预报模式第一梯队！
作为重要的精细化、短时临近灾害性天气预警体系，睿图所提供的天气预报产品能为强对流天气预报提供非常好的参考，帮助气象预报员及时了解并预判天气变化。 0-10天冬奥关键点位‘定时定点定量’预报，可以为本届冬奥提供平均风、阵风、温度、湿度、能见度、降水量、降水相态（雨、雪、雨夹雪）等赛事所需的关键预报产品。” 分钟百米级 睿图团队针对冬奥研发的技术和产品，特点就是“空间网格细、时间更新频率快、预报精准度高”。 以降水预报为例，由多个子系统构成的睿图模式体系，其降水预报的核心是其中的两个子系统。 临近数值预报集成子系统主要关注未来2小时内天气，每10分钟更新一次，是气象预报员对雷暴等灾害性天气做出临近预警的重要参考；短期预报子系统则主要关注未来2-12小时，是短时天气预报预警的重要参考。 为了降低降水分析的系统误差，“睿图-睿思”还利用北京不同海拔高度的自动站小时雨量资料，综合分析了地形高度和降水量之间的气候统计关系，最终确定了相关的参数和计算方法，同时对自动站降水进行了地形效应校准，大大提高了复杂地形条件下对降水分析的准确度
1.1K30编辑于 2022-04-12 - 来自专栏拓端tecdat
R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据
环流因子数据 30年降水数据 本文介绍了四种常见的气象子预报方法：BP人工神经网络、多元回归、SVM、决策树模型，并通过实际的数据集进行预报检验。 环流因子=read.csv("环流因子.csv") 降水数据=read.csv("30年降水数据.csv") 转换降水数据 y=0 for(i in 2:ncol(降水数据)){ y=c(y,降水数据[,i]) 环流因子=环流因子[1:length(yy),] datanew=data.frame(降水数据=yy,环流因子[,-1]) 多元回归 model =lm(降水数据~. >h1 i3->h1 i4->h1 ## 0.37 148.56 162.50 -2.06 2.30 ## b->h2 i1->h2 i2->h2 i3->h2
51600编辑于 2023-02-23 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球降水测量 全球降水测量（GPM）07 版
简介 全球降水测量 全球降水测量（GPM）07 版 全球降水测量（GPM）是一项国际卫星任务，每三小时提供一次全球雨雪的下一代观测数据。 用于全球降水测量的综合多卫星检索（IMERG）是一种统一算法，结合全球降水测量星座中所有被动微波仪器的数据提供降水量估算。 该算法旨在对所有卫星微波降水量估算值进行相互校准、合并和内插，并结合微波校准的红外（IR）卫星估算值、降水量计分析值以及可能的其他降水量估算值，以精细的时间和空间尺度对全球降水测量卫星（TRMM）和全球降水测量卫星 2. 数据类型：GPM 07 版数据提供了多种类型的降水数据，包括降水强度、降水类型、降水云体/倾斜度等。 3. 空间范围：GPM 07 版数据涵盖全球范围，可以提供全球各个地区的降水信息。 4. 数据应用：GPM 07 版数据可用于气象预报、洪水预警、农业管理等多个领域，为研究人员和决策者提供有关全球降水状况的重要信息。
45810编辑于 2025-01-19 - 来自专栏气象学家
南方地区连日降雨，AI技术如何为气象预测保驾护航？
在地面天气图上，梅雨表现为一条略呈东北-西南走向稳定的准静止锋（如图1），在卫星云图上，可以清晰的看到梅雨锋云系(如图2)。 图1 准静止锋 图2 梅雨锋云系 梅雨期降水的强度虽不及台风降水强度那么大，但由于持续时间长，经常会造成暴雨，并伴有阵雨或雷雨天气，而且受冷暖空气交汇影响，易形成江淮气旋。 可提供更智能、更稳定、更精准的强对流天气0-2小时高时空分辨率临近预报结果，输出高时空分辨率的预警预报结果；尤其对于未来0-2小时的对流临近天气的生消特征，包括天气起止时间、覆盖范围、移动态势、强度分布等可做出有效预测 ，准确率比传统预报系统提升20%以上，也实现了雷达回波高精度3D的显示方式，能够全面的监测分析降水云团的形态变化。 ，搭建了预报时效30天、空间分辨率3公里的高分辨率延伸期数值预报系统，可对10-30天内的降水、气温、能见度、PM2.5等气象要素和大气环境要素提供较为精准的客观预报。
1.1K21发布于 2020-06-20
腾讯云开发者
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