尽管有持续的改进，但降水预测仍然没有其他气象变量的准确和可靠。造成这种情况的一个主要因素是，几个影响降水分布和强度的关键过程出现在全球天气模型的解决规模以下。计算机视觉社区已经证明了生成的对抗网络（GAN）在超分辨率问题上取得了成功，即学习为粗图像添加精细的结构。 Leinonen等。 （2020年）先前使用GAN来产生重建的高分辨率大气场的集合，并给定较粗糙的输入数据。在本文中，我们证明了这种方法可以扩展到更具挑战性的问题，即通过使用高分辨率雷达测量值作为“地面真相”来提高天气预报模型中相对低分辨率输入的准确性和分辨率。神经网络必须学会添加分辨率和结构，同时考虑不可忽略的预测错误。我们表明，甘斯和vae-gan可以在创建高分辨率的空间相干降水图的同时，可以匹配最新的后处理方法的统计特性。我们的模型比较比较与像素和合并的CRP分数，功率谱信息和等级直方图（用于评估校准）的最佳现有缩减方法。我们测试了我们的模型，并表明它们在各种场景中的表现，包括大雨。

提出了一个深度学习模型，以便在未来60分钟的五分钟时间分辨率下以闪电的形式出现。该模型基于反复横向的结构，该结构使其能够识别并预测对流的时空发展，包括雷暴细胞的运动，生长和衰变。预测是在固定网格上执行的，而无需使用风暴对象检测和跟踪。从瑞士和周围的区域收集的输入数据包括地面雷达数据，可见/红外卫星数据以及衍生的云产品，闪电检测，数值天气预测和数字高程模型数据。我们分析了不同的替代损失功能，班级加权策略和模型特征，为将来的研究提供了指南，以最佳地选择损失功能，并正确校准其模型的概率预测。基于这些分析，我们在这项研究中使用焦点损失，但得出结论，它仅在交叉熵方面提供了较小的好处，如果模型的重新校准不实用，这是一个可行的选择。该模型在60分钟的现有周期内实现了0.45的像素临界成功指数（CSI）为0.45，以预测8 km的闪电发生，范围从5分钟的CSI到5分钟的提前时间到CSI到CSI的0.32在A处。收货时间60分钟。

由于其对人类生命，运输，粮食生产和能源管理的高度影响，因此在科学上研究了预测天气的问题。目前的运营预测模型基于物理学，并使用超级计算机来模拟大气预测，提前预测数小时和日期。更好的基于物理的预测需要改进模型本身，这可能是一个实质性的科学挑战，以及潜在的分辨率的改进，可以计算令人望而却步。基于神经网络的新出现的天气模型代表天气预报的范式转变：模型学习来自数据的所需变换，而不是依赖于手工编码的物理，并计算效率。然而，对于神经模型，每个额外的辐射时间都会构成大量挑战，因为它需要捕获更大的空间环境并增加预测的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个神经网络，能够提前十二小时的大规模降水预测，并且从相同的大气状态开始，该模型能够比最先进的基于物理的模型更高的技能HRRR和HREF目前在美国大陆运营。可解释性分析加强了模型学会模拟先进物理原则的观察。这些结果代表了建立与神经网络有效预测的新范式的实质性步骤。

In the last decade, much work in atmospheric science has focused on spatial verification (SV) methods for gridded prediction, which overcome serious disadvantages of pixelwise verification. However, neural networks (NN) in atmospheric science are almost always trained to optimize pixelwise loss functions, even when ultimately assessed with SV methods. This establishes a disconnect between model verification during vs. after training. To address this issue, we develop spatially enhanced loss functions (SELF) and demonstrate their use for a real-world problem: predicting the occurrence of thunderstorms (henceforth, "convection") with NNs. In each SELF we use either a neighbourhood filter, which highlights convection at scales larger than a threshold, or a spectral filter (employing Fourier or wavelet decomposition), which is more flexible and highlights convection at scales between two thresholds. We use these filters to spatially enhance common verification scores, such as the Brier score. We train each NN with a different SELF and compare their performance at many scales of convection, from discrete storm cells to tropical cyclones. Among our many findings are that (a) for a low (high) risk threshold, the ideal SELF focuses on small (large) scales; (b) models trained with a pixelwise loss function perform surprisingly well; (c) however, models trained with a spectral filter produce much better-calibrated probabilities than a pixelwise model. We provide a general guide to using SELFs, including technical challenges and the final Python code, as well as demonstrating their use for the convection problem. To our knowledge this is the most in-depth guide to SELFs in the geosciences.

以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据，但将其扩展到整个国家，以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中，我们提出了一种贝叶斯深度学习方法，以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量，使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图：95th高度百分位，平均高度，密度，基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型，并证明它能够概括取消测试区域，从而达到11％和15％之间的归一化平均值误差，具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作，以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务，例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验，以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性，我们为五个森林结构变量提供挪威地图。

许多工程问题需要预测实现实现变异性或建模量的精致描述。在这种情况下，有必要采用未知高维空间的元素，其中可能具有数百万自由度。虽然存在能够具有具有已知形状的概率密度函数（PDF）的方法的方法，但是当分布未知时需要进行若干近似。在本文中，基础分布的采样方法以及底层分布的推动都是用一种称为生成对抗网络（GaN）的数据驱动方法，该方法列举了两个竞争的神经网络来生产可以有效地产生样本的网络从训练集分发。在实践中，通常需要从条件分布中绘制样品。当条件变量是连续的时，可以仅可用对应于调节变量的特定值的一个（如果有）数据点，这不足以估计条件分布。使用PDF的条件时刻的先验估计，处理此问题。这里比较两种方法，随机估计和外部神经网络，用于计算这些时刻;但是，可以使用任何优选的方法。在过滤的湍流流场的解构的情况下，证明了算法。结果表明，与最先进的方法相比，所提出的算法的所有版本有效地对目标条件分布进行了最小的影响，对样品的质量的影响最小。另外，该过程可以用作由连续变量的条件GaN（CGAN）产生的样本的分集的度量。

卫星遥感提供了一种具有成本效益的概要洪水监测的解决方案，卫星衍生的洪水图为传统上使用的数值洪水淹没模型提供了一种计算有效的替代方法。尽管卫星碰巧涵盖正在进行的洪水事件时确实提供了及时的淹没信息，但它们受其时空分辨率的限制，因为它们在各种规模上动态监测洪水演变的能力。不断改善对新卫星数据源的访问以及大数据处理功能，就此问题的数据驱动解决方案而言，已经解锁了前所未有的可能性。具体而言，来自卫星的数据融合，例如哥白尼前哨，它们具有很高的空间和低时间分辨率，以及来自NASA SMAP和GPM任务的数据，它们的空间较低，但时间较高的时间分辨率可能会导致高分辨率的洪水淹没在A处的高分辨率洪水。每日规模。在这里，使用Sentinel-1合成孔径雷达和各种水文，地形和基于土地利用的预测因子衍生出的洪水淹没图对卷积神经网络进行了训练，以预测高分辨率的洪水泛滥概率图。使用Sentinel-1和Sentinel-2衍生的洪水面罩，评估了UNET和SEGNET模型架构的性能，分别具有95％的信心间隔。精确召回曲线（PR-AUC）曲线下的区域（AUC）被用作主要评估指标，这是由于二进制洪水映射问题中类固有的不平衡性质，最佳模型提供了PR-AUC 0.85。

Machine learning models are frequently employed to perform either purely physics-free or hybrid downscaling of climate data. However, the majority of these implementations operate over relatively small downscaling factors of about 4--6x. This study examines the ability of convolutional neural networks (CNN) to downscale surface wind speed data from three different coarse resolutions (25km, 48km, and 100km side-length grid cells) to 3km and additionally focuses on the ability to recover subgrid-scale variability. Within each downscaling factor, namely 8x, 16x, and 32x, we consider models that produce fine-scale wind speed predictions as functions of different input features: coarse wind fields only; coarse wind and fine-scale topography; and coarse wind, topography, and temporal information in the form of a timestamp. Furthermore, we train one model at 25km to 3km resolution whose fine-scale outputs are probability density function parameters through which sample wind speeds can be generated. All CNN predictions performed on one out-of-sample data outperform classical interpolation. Models with coarse wind and fine topography are shown to exhibit the best performance compared to other models operating across the same downscaling factor. Our timestamp encoding results in lower out-of-sample generalizability compared to other input configurations. Overall, the downscaling factor plays the largest role in model performance.

We introduce a machine-learning (ML)-based weather simulator--called "GraphCast"--which outperforms the most accurate deterministic operational medium-range weather forecasting system in the world, as well as all previous ML baselines. GraphCast is an autoregressive model, based on graph neural networks and a novel high-resolution multi-scale mesh representation, which we trained on historical weather data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)'s ERA5 reanalysis archive. It can make 10-day forecasts, at 6-hour time intervals, of five surface variables and six atmospheric variables, each at 37 vertical pressure levels, on a 0.25-degree latitude-longitude grid, which corresponds to roughly 25 x 25 kilometer resolution at the equator. Our results show GraphCast is more accurate than ECMWF's deterministic operational forecasting system, HRES, on 90.0% of the 2760 variable and lead time combinations we evaluated. GraphCast also outperforms the most accurate previous ML-based weather forecasting model on 99.2% of the 252 targets it reported. GraphCast can generate a 10-day forecast (35 gigabytes of data) in under 60 seconds on Cloud TPU v4 hardware. Unlike traditional forecasting methods, ML-based forecasting scales well with data: by training on bigger, higher quality, and more recent data, the skill of the forecasts can improve. Together these results represent a key step forward in complementing and improving weather modeling with ML, open new opportunities for fast, accurate forecasting, and help realize the promise of ML-based simulation in the physical sciences.

生产精确的天气预报和不确定的不确定性的可靠量化是一个开放的科学挑战。到目前为止，集团预测是最成功的方法，以产生相关预测的方法以及估计其不确定性。集合预测的主要局限性是高计算成本，难以捕获和量化不同的不确定性来源，特别是与模型误差相关的源。在这项工作中，进行概念证据模型实验，以检查培训的ANN的性能，以预测系统的校正状态和使用单个确定性预测作为输入的状态不确定性。我们比较不同的培训策略：一个基于使用集合预测的平均值和传播作为目标的直接培训，另一个依赖于使用确定性预测作为目标的决定性预测，其中来自数据隐含地学习不确定性。对于最后一种方法，提出和评估了两个替代损失函数，基于数据观察似然和基于误差的本地估计来评估另一个丢失功能。在不同的交货时间和方案中检查网络的性能，在没有模型错误的情况下。使用Lorenz'96模型的实验表明，ANNS能够模拟集合预测的一些属性，如最不可预测模式的过滤和预测不确定性的状态相关量化。此外，ANNS提供了在模型误差存在下的预测不确定性的可靠估计。

了解极端事件及其可能性是研究气候变化影响，风险评估，适应和保护生物的关键。在这项工作中，我们开发了一种方法来构建极端热浪的预测模型。这些模型基于卷积神经网络，对极长的8，000年气候模型输出进行了培训。由于极端事件之间的关系本质上是概率的，因此我们强调概率预测和验证。我们证明，深度神经网络适用于法国持续持续14天的热浪，快速动态驱动器提前15天（500 hpa地球电位高度场），并且在慢速较长的交货时间内，慢速物理时间驱动器（土壤水分）。该方法很容易实现和通用。我们发现，深神经网络选择了与北半球波数字3模式相关的极端热浪。我们发现，当将2米温度场添加到500 HPA地球电位高度和土壤水分场中时，2米温度场不包含任何新的有用统计信息。主要的科学信息是，训练深层神经网络预测极端热浪的发生是在严重缺乏数据的情况下发生的。我们建议大多数其他应用在大规模的大气和气候现象中都是如此。我们讨论了处理缺乏数据制度的观点，例如罕见的事件模拟，以及转移学习如何在后一种任务中发挥作用。

在各种机器学习应用中，表示学习已被证明是一种强大的方法。然而，对于大气动力学，迄今为止尚未考虑它，这可以说是由于缺乏可用于培训的大型，标记的数据集。在这项工作中，我们表明困难是良性的，并引入了一项自我监督的学习任务，该任务定义了各种未标记的大气数据集的绝对损失。具体而言，我们在简单而复杂的任务上训练神经网络，即预测与不同但附近的大气场之间的时间距离。我们证明，对ERA5重新分析进行此任务的培训会导致内部表示，从而捕获了大气动态的内在方面。我们通过为大气状态引入数据驱动的距离度量来做到这一点。当在其他机器学习应用程序中用作损失功能时，与经典$ \ ell_2 $ -loss相比，该ATMODIST距离会改善结果。例如，对于缩小缩放，一个人获得了更高的分辨率字段，该字段比以前的方法更接近真正的统计信息，而对于缺失或遮挡数据的插值，ATMODIST距离导致的结果导致包含更真实的精细规模特征的结果。由于它来自观察数据，因此Atmodist还提供了关于大气可预测性的新观点。

小规模过程的建模是气候模型中的主要误差来源，阻碍了低成本模型的准确性，必须通过参数化近似此类过程。红噪声对于许多操作参数化方案至关重要，有助于建模时间相关性。我们通过将随机性的已知好处与机器学习相结合，展示了如何基于红噪声的成功。这是在概率框架内使用物理信息的复发性神经网络完成的。当应用于Lorenz 96大气模拟时，我们的模型具有竞争力，通常优于定制基线和现有的概率机器学习方法（GAN）。这是由于其与标准一阶自回旋方案相比，它具有较高的时间模式的能力。这也是看不见的场景。我们评估了文献中的许多指标，还讨论了使用持有可能性的概率度量的好处。

降水预测是一项重要的科学挑战，对社会产生广泛影响。从历史上看，这项挑战是使用数值天气预测（NWP）模型解决的，该模型基于基于物理的模拟。最近，许多作品提出了一种替代方法，使用端到端深度学习（DL）模型来替代基于物理的NWP。尽管这些DL方法显示出提高的性能和计算效率，但它们在长期预测中表现出局限性，并且缺乏NWP模型的解释性。在这项工作中，我们提出了一个混合NWP-DL工作流程，以填补独立NWP和DL方法之间的空白。在此工作流程下，NWP输出被馈入深层模型，该模型后处理数据以产生精致的降水预测。使用自动气象站（AWS）观测值作为地面真相标签，对深层模型进行了监督训练。这可以实现两全其美，甚至可以从NWP技术的未来改进中受益。为了促进朝这个方向进行研究，我们提出了一个专注于朝鲜半岛的新型数据集，该数据集称为KOMET（KOMEN（KOREA气象数据集），由NWP预测和AWS观察组成。对于NWP，我们使用全局数据同化和预测系统-KOREA集成模型（GDAPS-KIM）。

与CNN的分类，分割或对象检测相比，生成网络的目标和方法根本不同。最初，它们不是作为图像分析工具，而是生成自然看起来的图像。已经提出了对抗性训练范式来稳定生成方法，并已被证明是非常成功的 - 尽管绝不是第一次尝试。本章对生成对抗网络（GAN）的动机进行了基本介绍，并通​​过抽象基本任务和工作机制并得出了早期实用方法的困难来追溯其成功的道路。将显示进行更稳定的训练方法，也将显示出不良收敛及其原因的典型迹象。尽管本章侧重于用于图像生成和图像分析的gan，但对抗性训练范式本身并非特定于图像，并且在图像分析中也概括了任务。在将GAN与最近进入场景的进一步生成建模方法进行对比之前，将闻名图像语义分割和异常检测的架构示例。这将允许对限制的上下文化观点，但也可以对gans有好处。

我们向传感器独立性（Sensei）介绍了一种新型神经网络架构 - 光谱编码器 - 通过该传感器独立性（Sensei） - 通过其中具有不同组合的光谱频带组合的多个多光谱仪器可用于训练广义深度学习模型。我们专注于云屏蔽的问题，使用几个预先存在的数据集，以及Sentinel-2的新的自由可用数据集。我们的模型显示在卫星上实现最先进的性能，它受过训练（Sentinel-2和Landsat 8），并且能够推断到传感器，它在训练期间尚未见过Landsat 7，每\ 'USAT-1，和Sentinel-3 SLST。当多种卫星用于培训，接近或超越专用单传感器型号的性能时，模型性能显示出改善。这项工作是激励遥感社区可以使用巨大各种传感器采取的数据的动机。这不可避免地导致标记用于不同传感器的努力，这限制了深度学习模型的性能，因为他们需要最佳地执行巨大的训练。传感器独立性可以使深度学习模型能够同时使用多个数据集进行培训，提高性能并使它们更广泛适用。这可能导致深入学习方法，用于在板载应用程序和地面分段数据处理中更频繁地使用，这通常需要模型在推出时或之后即将开始。

后处理整体预测系统可以改善天气预报，尤其是对于极端事件预测。近年来，已经开发出不同的机器学习模型来提高后处理步骤的质量。但是，这些模型在很大程度上依赖数据并生成此类合奏成员需要以高计算成本的数值天气预测模型进行多次运行。本文介绍了ENS-10数据集，由十个合奏成员组成，分布在20年中（1998-2017）。合奏成员是通过扰动数值天气模拟来捕获地球的混乱行为而产生的。为了代表大气的三维状态，ENS-10在11个不同的压力水平以及0.5度分辨率的表面中提供了最相关的大气变量。该数据集以48小时的交货时间针对预测校正任务，这实质上是通过消除合奏成员的偏见来改善预测质量。为此，ENS-10为预测交货时间t = 0、24和48小时（每周两个数据点）提供了天气变量。我们在ENS-10上为此任务提供了一组基线，并比较了它们在纠正不同天气变量预测时的性能。我们还评估了使用数据集预测极端事件的基准。 ENS-10数据集可在创意共享归因4.0国际（CC By 4.0）许可下获得。

In this paper, we present Pangu-Weather, a deep learning based system for fast and accurate global weather forecast. For this purpose, we establish a data-driven environment by downloading $43$ years of hourly global weather data from the 5th generation of ECMWF reanalysis (ERA5) data and train a few deep neural networks with about $256$ million parameters in total. The spatial resolution of forecast is $0.25^\circ\times0.25^\circ$, comparable to the ECMWF Integrated Forecast Systems (IFS). More importantly, for the first time, an AI-based method outperforms state-of-the-art numerical weather prediction (NWP) methods in terms of accuracy (latitude-weighted RMSE and ACC) of all factors (e.g., geopotential, specific humidity, wind speed, temperature, etc.) and in all time ranges (from one hour to one week). There are two key strategies to improve the prediction accuracy: (i) designing a 3D Earth Specific Transformer (3DEST) architecture that formulates the height (pressure level) information into cubic data, and (ii) applying a hierarchical temporal aggregation algorithm to alleviate cumulative forecast errors. In deterministic forecast, Pangu-Weather shows great advantages for short to medium-range forecast (i.e., forecast time ranges from one hour to one week). Pangu-Weather supports a wide range of downstream forecast scenarios, including extreme weather forecast (e.g., tropical cyclone tracking) and large-member ensemble forecast in real-time. Pangu-Weather not only ends the debate on whether AI-based methods can surpass conventional NWP methods, but also reveals novel directions for improving deep learning weather forecast systems.

到2021年底，全球电力容量的可再生能源份额达到38.3％，新设施以风能和太阳能为主，分别显示全球增长12.7％和18.5％。但是，风能和光伏能源都是高度挥发性的，使得对网格操作员的计划很难，因此对相应天气变量的准确预测对于可靠的电力预测至关重要。天气预测中最先进的方法是合奏方法，它为概率预测打开了大门。尽管合奏预测通常不足，并且会遭受系统的偏见。因此，它们需要某种形式的统计后处理，其中参数模型提供了手头天气变量的完整预测分布。我们提出了一种基于两步机的一般学习方法，用于校准集合天气预报，在第一步中，生成了改进点的预测，然后将其与各种合奏统计数据一起作为神经网络的输入特征，估计估计的参数。预测分布。在两个案例研究中，基于100m风速和全球水平辐照度预测匈牙利气象服务的操作集合词典系统，将这种新颖方法的预测性能与原始合奏的预测技能进行了比较ART参数方法。两种案例研究都证实，至少高达48H统计后处理可实质上改善了所有被考虑的预测范围的原始合奏的预测性能。所提出的两步方法的研究变体在其竞争对手方面优于技能，建议的新方法非常适用于不同的天气数量和广泛的预测分布。

基于深度学习（DL）的降尺度已成为地球科学中的流行工具。越来越多的DL方法被采用来降低降水量的降水量数据，并在局部（〜几公里甚至更小）的尺度上产生更准确和可靠的估计值。尽管有几项研究采用了降水的动力学或统计缩减，但准确性受地面真理的可用性受到限制。衡量此类方法准确性的一个关键挑战是将缩小的数据与点尺度观测值进行比较，这些观察值通常在如此小的尺度上是无法使用的。在这项工作中，我们进行了基于DL的缩减，以估计印度气象部（IMD）的当地降水数据，该数据是通过近似从车站位置到网格点的价值而创建的。为了测试不同DL方法的疗效，我们采用了四种不同的缩小方法并评估其性能。所考虑的方法是（i）深度统计缩小（DEEPSD），增强卷积长期记忆（ConvlstM），完全卷积网络（U-NET）和超分辨率生成对抗网络（SR-GAN）。 SR-GAN中使用的自定义VGG网络是在这项工作中使用沉淀数据开发的。结果表明，SR-GAN是降水数据缩减的最佳方法。 IMD站的降水值验证了缩小的数据。这种DL方法为统计缩减提供了有希望的替代方法。