FourCastNet：使用自适应傅里叶神经算子的全球数据驱动高分辨率预测模型

这次为大家介绍的是NVIDIA的一篇文章，FourCastNet: A Global Data-driven High-resolution Weather Model using Adaptive Fourier Neural Operators，使用傅里叶神经算子模型来做天气预测。FourCastNet全称Fourier Forecasting Neural Network，是一个数据驱动的天气预测模型，能在0.25°分辨率下提供准确的短-中期的天气预测。1 介绍FourCastNet在短时间内预测大规模变量的预测准确度，能够与欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）所使用的最先进的数值天气预测模型（Numerical Weather Prediction，NWP）相当，即与集成预测系统（Integrated Forecasting System，IFS）的准确度相当。而在预测小规模变量（如降雨量）方面，FourCastNet的性能超过了IFS。FourCastNet能够在2秒内生成一个星期的预测，这比IFS快了几个数量级。本文探讨了数据驱动的深度学习模型，例如FourCastNet，如何用 ………………………………