期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
利用气象大模型和区域预训练调优进行日降水预报:以陕西省为例
1
作者
王浩宇
韩玲
李良志
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第20期8379-8391,共13页
为提高降水预报的精度并解决传统数值模式在预报精度和运算效率上的瓶颈问题,通过结合气象大模型和深度学习后处理方法,对陕西省2008—2018年的降水预报进行实例研究。以FourCastNet气象大模型输出的气象要素场为基础,利用贝叶斯优化的...
为提高降水预报的精度并解决传统数值模式在预报精度和运算效率上的瓶颈问题,通过结合气象大模型和深度学习后处理方法,对陕西省2008—2018年的降水预报进行实例研究。以FourCastNet气象大模型输出的气象要素场为基础,利用贝叶斯优化的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)/长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)算法构建气象要素场-区域降水信息的预训练模型,生成高分辨率的日降水预报。结果表明:该方法在空间分辨率和预报精度上优于传统数值天气预报模式;区域预训练调优预报结果更准确地反映了区域降水的时空分布;基于贝叶斯优化的深度学习后处理算法能够有效缓解初始场偏差对预报的影响。可见,气象大模型结合深度学习后处理算法在降水精准预报中具有显著的应用潜力,为防灾减灾、农业生产及水资源管理提供了科学支持。
展开更多
关键词
降水预报
深度学习
气象大模型
预训练
在线阅读
下载PDF
职称材料
盘古气象大模型的台风预测分析及其与控制论的融合初探
2
作者
彭跃华
张宇晨
+3 位作者
宋军
何昕
富砚昭
蔡宇
《海洋科学进展》
北大核心
2025年第2期443-458,共16页
本文一方面阐明盘古气象大模型在台风预测方面相比数值预报和传统深度学习的优势,另一方面将盘古气象大模型与控制论结合,以搭建基于自然控制论思想的人工调控台风策略。首先利用欧洲中期天气预报中心的数据和盘古气象大模型的预测数据...
本文一方面阐明盘古气象大模型在台风预测方面相比数值预报和传统深度学习的优势,另一方面将盘古气象大模型与控制论结合,以搭建基于自然控制论思想的人工调控台风策略。首先利用欧洲中期天气预报中心的数据和盘古气象大模型的预测数据进行对比,并提出台风预报标准中缺乏的相对误差定义以开展误差分析。其次,在引入人工干预后,将工程控制论中的比例-积分-微分(PID)控制器应用于人工调控台风,并对台风的强度和路径进行模化,以便将其作为控制目标。最后,搭建基于控制论的人工调控台风仿真平台。结果表明:盘古气象大模型在台风预测中具有高精度,经误差分析,其预报结果的误差不高于1%;该模型能够添加对台风的人工干预,并引入工程控制论中的PID控制器;通过对台风进行模化,可以搭建基于工程控制论的人工调控台风仿真平台。
展开更多
关键词
盘古
气象大模型
台风预测
工程控制论
PID控制器
人工调控台风
在线阅读
下载PDF
职称材料
数值预报AI气象大模型国际发展动态研究
被引量：
18
3
作者
黄小猛
林岩銮
+3 位作者
熊巍
李佳皓
潘建成
周勇
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期46-54,共9页
数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气...
数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。
展开更多
关键词
数值预报
地球系统模式
深度学习
气象大模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
利用气象大模型和区域预训练调优进行日降水预报:以陕西省为例
1
作者
王浩宇
韩玲
李良志
机构
长安大学地质工程与测绘学院
长安大学土地工程学院
陕西省土地整治重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第20期8379-8391,共13页
基金
国家自然科学基金(42171348)
国防科工局重点项目(D040405)。
文摘
为提高降水预报的精度并解决传统数值模式在预报精度和运算效率上的瓶颈问题,通过结合气象大模型和深度学习后处理方法,对陕西省2008—2018年的降水预报进行实例研究。以FourCastNet气象大模型输出的气象要素场为基础,利用贝叶斯优化的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)/长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)算法构建气象要素场-区域降水信息的预训练模型,生成高分辨率的日降水预报。结果表明:该方法在空间分辨率和预报精度上优于传统数值天气预报模式;区域预训练调优预报结果更准确地反映了区域降水的时空分布;基于贝叶斯优化的深度学习后处理算法能够有效缓解初始场偏差对预报的影响。可见,气象大模型结合深度学习后处理算法在降水精准预报中具有显著的应用潜力,为防灾减灾、农业生产及水资源管理提供了科学支持。
关键词
降水预报
深度学习
气象大模型
预训练
Keywords
precipitation forecasting
deep learning
large meteorological models
pre-training
分类号
P405 [天文地球—大气科学及气象学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
盘古气象大模型的台风预测分析及其与控制论的融合初探
2
作者
彭跃华
张宇晨
宋军
何昕
富砚昭
蔡宇
机构
大连海洋大学应用海洋学研究所
海军大连舰艇学院
清华大学航天航空学院
出处
《海洋科学进展》
北大核心
2025年第2期443-458,共16页
基金
国家自然科学基金项目(41405062)
大连科技创新人才项目(2022RJ06)
大连海洋大学海洋科学学科经费项目。
文摘
本文一方面阐明盘古气象大模型在台风预测方面相比数值预报和传统深度学习的优势,另一方面将盘古气象大模型与控制论结合,以搭建基于自然控制论思想的人工调控台风策略。首先利用欧洲中期天气预报中心的数据和盘古气象大模型的预测数据进行对比,并提出台风预报标准中缺乏的相对误差定义以开展误差分析。其次,在引入人工干预后,将工程控制论中的比例-积分-微分(PID)控制器应用于人工调控台风,并对台风的强度和路径进行模化,以便将其作为控制目标。最后,搭建基于控制论的人工调控台风仿真平台。结果表明:盘古气象大模型在台风预测中具有高精度,经误差分析,其预报结果的误差不高于1%;该模型能够添加对台风的人工干预,并引入工程控制论中的PID控制器;通过对台风进行模化,可以搭建基于工程控制论的人工调控台风仿真平台。
关键词
盘古
气象大模型
台风预测
工程控制论
PID控制器
人工调控台风
Keywords
Pangu-Weather
typhoon prediction
engineering cybernetics
PID controller
typhoon artificial modification
分类号
P47 [天文地球—大气科学及气象学]
P75 [天文地球—海洋科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
数值预报AI气象大模型国际发展动态研究
被引量：
18
3
作者
黄小猛
林岩銮
熊巍
李佳皓
潘建成
周勇
机构
清华大学地球系统科学系
浙江工业大学计算机科学与技术学院
中国气象局气象发展与规划院
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期46-54,共9页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(42125503)
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0195900,2021YFC3101600,2020YFA0607900)。
文摘
数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。
关键词
数值预报
地球系统模式
深度学习
气象大模型
Keywords
numerical forecasting
Earth System Models
deep learning
large weather models
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用气象大模型和区域预训练调优进行日降水预报:以陕西省为例
王浩宇
韩玲
李良志
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
盘古气象大模型的台风预测分析及其与控制论的融合初探
彭跃华
张宇晨
宋军
何昕
富砚昭
蔡宇
《海洋科学进展》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
数值预报AI气象大模型国际发展动态研究
黄小猛
林岩銮
熊巍
李佳皓
潘建成
周勇
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
