Nature Communications Earth & Environment: Основанная на искусственном интеллекте модель ограниченной области для прогнозирования поверхностных метеорологических переменных
Модели на основе искусственного интеллекта для глобального прогнозирования погоды быстро развиваются, но исследования моделей ограниченной области на основе данных высокого разрешения остаются скудными. Здесь представлена модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта для ограниченной области с разрешением 3 км и 1 час, использующая параллельные глобально-локальные структуры для захвата многомасштабных метеорологических характеристик. Модель обучается с помощью анализа региональных данных высокого разрешения и использует глобальные прогнозы модели на основе искусственного интеллекта для бокового граничного условия во время прогнозирования и работает намного быстрее, чем динамическая модель прогнозирования. В двух выбранных ограниченных областях она превосходит динамические модели в прогнозировании скорости поверхностного ветра, но уступает в прогнозах поверхностной температуры и давления. Качество прогнозов в поверхностной температуре и давлении может быть дополнительно улучшено по сравнению с динамической моделью прогнозирования предоставлением лучших боковых граничных условий. Также изучаются вопросы, связанные с боковыми граничными условиями, такие как выбор ширины боковых граничных областей и объединение прогнозов с более точным и грубым разрешением в регионах.
