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AI模型准确进行天气预测与气候模拟

AI模型准确进行天气预测与气候模拟

科技日报

作者：张梦然

科技日报北京7月24日电（记者张梦然）《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量... 详细信息

科技日报北京7月24日电（记者张梦然）《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。一般环流模型（GCMs）能表示大气、......

关键词：天气预测气候模拟环流模型

来源： cnki报纸评论

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cnki报纸

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趣谈古代天气预测知识

人民论坛 2022年第23期 126-128页

作者：韩吉绍山东大学历史文化学院

气象学在中国有极为悠久的历史。古人初步掌握天文物候规律后,开始进一步总结生活生产经验,进行天气预测。历经各时代递进发展,人们发明了很多种天气预测手段,如龟卜、易占,观天文及云气,察地理及动植物等,并发展出一些独特技术,如测风... 详细信息

气象学在中国有极为悠久的历史。古人初步掌握天文物候规律后,开始进一步总结生活生产经验,进行天气预测。历经各时代递进发展,人们发明了很多种天气预测手段,如龟卜、易占,观天文及云气,察地理及动植物等,并发展出一些独特技术,如测风量雨工具等。古代的天气预测知识主要是经验的结晶,在陆地和海洋方面均取得重要成就,对传统气象学和社会的发展作出了重要贡献。

关键词：天文气象天气预测农业谚语

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基于时空自监督的天气预测方法研究

基于时空自监督的天气预测方法研究

作者：贺甜甜山东大学

学位级别：硕士

天气预测是气象领域内重要的核心任务之一,同时与人类生产生活息息相关,在交通预测、农业生产、旅游业等诸多领域内均发挥着巨大的作用,进而保障着经济社会的高质量稳健发展。因此,天气预测一直是国内外学者们研究的热门课题。目前,主... 详细信息

天气预测是气象领域内重要的核心任务之一,同时与人类生产生活息息相关,在交通预测、农业生产、旅游业等诸多领域内均发挥着巨大的作用,进而保障着经济社会的高质量稳健发展。因此,天气预测一直是国内外学者们研究的热门课题。目前,主流天气预测方法可以分为两类:基于物理模型驱动的方法(即目前广泛应用于实际气象业务中的数值天气预报)和基于数据驱动的方法。基于物理模型驱动的天气预测方法需要超级计算机对大气系统中复杂的物理演化过程进行模拟和推算,计算资源消耗巨大,并且须利用专业的领域知识对所建立的数值模型进行精细的初始化设置。而大多数基于数据驱动的天气预测方法则是利用深度学习模型从大量历史天气数据中学习潜在的变化规律。与基于物理模型驱动的方法相比,数据驱动方法不仅降低了数个量级的计算成本,而且无需手工建立用来描述大气运动过程的物理学数值模型,因此,基于数据驱动的天气预测方法逐渐引起了越来越多学者的研究兴趣。然而,目前很多数据驱动模型往往会忽略空间维度上的相关性,或者只是简单将气象站点内的所有气象要素视为一个整体,没有从更加细粒度的角度去挖掘天气数据内部的复杂相关性,还有一些数据驱动方法则倾向于通过构建复杂的神经网络模型来进一步提高天气预测的准确率。针对上述方法中存在的局限性,本文首先提出了一种基于时空对比式自监督的天气预测方法(STWF),其采用了经典的编码器-解码器结构,从宏观的气象站点层面捕获天气数据的时空依赖关系,其中包括基于空间的自监督预训练模块和基于时间的自监督预训练模块。这两个模块通过手工设计的对比式自监督辅助任务来挖掘天气数据中的时空相似性,最终该方法实现了对未来一段时间内多个站点中多种气象要素的联合预测。在三个真实天气数据集上的大量实验结果验证了 STWF的有效性以及两个自监督辅助任务的可行性。为了进一步提高模型的预测准确率,本文在方法STWF的基础上,提出了一种融合生成式上下文自监督的天气预测方法(STCWF)。该方法中引入了生成式上下文自监督预训练模块,并利用手工设计的具有高掩码比例的天气特征重构辅助任务对其进行训练,进而从气象要素层面捕获天气数据的时空依赖关系,实现对气象要素之间上下文关系的建模。最后通过将生成式上下文自监督辅助任务与STWF中两种对比式自监督辅助任务相结合,简单网络便拥有了强大的天气潜在变化特征捕获能力。由此,一个有效的基于编码器-解码器结构的微调框架便得以构建,其中包含了三个经过自监督预训练的编码器。最后,本文在三个真实世界的天气基准数据集上进行了充分全面的实验,实验结果证明了 STCWF在天气预测任务中的优越性,同时也验证了新引入的生成式上下文自监督辅助任务的重要性和必要性。

关键词：天气预测数据驱动模型自监督学习对比学习

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计及天气预测的电力系统运行可靠性短期评估

电力系统保护与控制 2010年第10期38卷 31-38+51页

作者：何剑程林孙元章王鹏电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系) 南洋理工大学电机与电子工程学院

多变的天气环境和电气量等运行条件会对电力系统短期运行的可靠性产生重要的影响。研究了计及天气预测的电力系统运行可靠性短期评估。建立了基于支持向量机的天气预测模型,并将其与元件短期可靠性模型相结合,以反映气温、风速、天气状... 详细信息

多变的天气环境和电气量等运行条件会对电力系统短期运行的可靠性产生重要的影响。研究了计及天气预测的电力系统运行可靠性短期评估。建立了基于支持向量机的天气预测模型,并将其与元件短期可靠性模型相结合,以反映气温、风速、天气状况、元件服役时间、负荷水平等运行条件的影响;拓展了短期可靠性指标,并开发了相应的评估算法;通过短期可靠性评估实现了系统薄弱环节定位。对修正的IEEE RTS-79系统的算例分析表明所提模型和算法是合理有效的。该方案可应用到短期运行规划和在线调度领域,为规划和运行人员的科学决策提供必要的决策依据和技术支持。

关键词：条件相依关键重要度运行可靠性概率评估灵敏度分析支持向量机天气预测

基于时域卷积网络的多尺度双线性天气预测模型

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图学学报 2020年第5期41卷 764-770页

作者：孔震张华鲁岳圣凯袁明磊路通南瑞集团有限公司江苏南京211106 东北电力大学电气工程系吉林吉林132012 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于TCN的多尺度双线性天气预测模型。该模型由TCN层和双线性汇合层2部分组成,时域卷积层包含双路T... 详细信息

针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于TCN的多尺度双线性天气预测模型。该模型由TCN层和双线性汇合层2部分组成,时域卷积层包含双路TCN,每个TCN利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征表示能力。在公开的天气预测数据集上与5个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预测结果准确率更高;此外,对比TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更加稳定。

关键词：时域卷积网络多尺度融合双线性汇合数据挖掘天气预测

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运动流体的‘断裂’与天气预测的若干问题

1994年

作者：欧阳首承等

本书对运动流体Euler语制方程定解问题的空间导数等内容作了介绍。

ISBN: (纸本)756162395X

本书对运动流体Euler语制方程定解问题的空间导数等内容作了介绍。

关键词：天气预测

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简易天气预测

简易天气预测

1996年

作者：卢志光卢峰崔晓军

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基于粗糙集的CBR检索在天气预测中的应用

计算机工程与设计 2005年第11期26卷 2898-2901页

作者：季赛沈星沈超南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室江苏南京210016 南京信息工程大学计算机科学与技术系江苏南京210044

针对灾害性天气预报和警报的迫切需要,研究了从气象数据中挖掘出知识、积累预报员的经验建立范例库,并利用CBR技术实现相似范例的检索,从而提高天气预报的水平。提出了快速检索的思路,先利用粗糙集理论去除冗余的范例决策表的特征属性,... 详细信息

针对灾害性天气预报和警报的迫切需要,研究了从气象数据中挖掘出知识、积累预报员的经验建立范例库,并利用CBR技术实现相似范例的检索,从而提高天气预报的水平。提出了快速检索的思路,先利用粗糙集理论去除冗余的范例决策表的特征属性,再利用BP神经网络来实现相似范例的检索。该检索方法速度快,效率高。给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性。

关键词：粗糙集属性离散化范例推理知识表达系统 BP算法天气预测

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基于概率图模型的天气预测研究

基于概率图模型的天气预测研究

作者：刘丽丹南京航空航天大学

学位级别：硕士

天气预测关系国计民生,从传统预报到数值预报,随着科技进步特别是计算能力的提升,预测准确率已大幅提高,但仍受限于对大气变化规律的认知程度,尤其是降水量的预测,依然是世界性难题。由数据驱动的天气预测方法层出不穷,以期帮助人们发... 详细信息

天气预测关系国计民生,从传统预报到数值预报,随着科技进步特别是计算能力的提升,预测准确率已大幅提高,但仍受限于对大气变化规律的认知程度,尤其是降水量的预测,依然是世界性难题。由数据驱动的天气预测方法层出不穷,以期帮助人们发现更多天气规律,探索不同的预测途径,提高预测准确率。概率图模型以其简洁直观的特点和广泛的学习推理能力,已被广泛应用于各个领域,在天气预测方面,也有着独特的优势。为探索气象要素的时间空间相关关系,本文应用图信号方法,提出了一种多尺度空间相关图模型,根据不同时间尺度,计算最优空间相关尺度,学习站点间的空间相关关系,在提升运算效率的同时,也提高了预测准确率。先是以条件高斯图模型,学习出华东地区21个测站之间可解释的降水量空间相关关系和气温相关性,在此基础上尝试扩大相关性探索的空间范围,利用提出的多尺度空间相关图模型,应用于全球气象观测站的要素预测,最后用联合条件高斯图模型,实现了多站点多要素联合预测,与其他未考虑空间相关性和输出变量相关性的线性预测模型比较,预测准确率有所提升。

关键词：概率图模型天气预测条件高斯图联合条件高斯图空间相关多尺度空间相关