智能摘要 AI
本文介绍了基于人工智能的天气预报系统Pangu Weather，其在再分析数据上的表现优于传统数值天气预报（NWP）方法。Pangu Weather采用3D Transformer模型和地球坐标系的空间先验，有效提升了中期天气预报的效率与准确性，尤其在计算成本和误差控制方面表现出色。相比FourCastNet模型，Pangu Weather在计算效率和预测精度上更具优势，特别是在极端天气事件的预测中。尽管如此，该系统仍面临初始化数据和模型对比公正性等问题，并未完全考虑地球偏向力等实际气象因素。未来需进一步优化评价指标以提升AI算法能力。
摘要
本文介绍了一种基于人工智能的天气预报系统——Pangu Weather，该系统在再分析数据上超越了传统的数值天气预报（NWP）方法。研究表明，传统的NWP方法在中期天气预报中存在计算成本高和误差逐渐累积的问题，而Pangu Weather通过引入3D Transformer模型和地球坐标系的空间先验，显著提高了天气预报的效率与准确性。与传统的FourCastNet模型相比，Pangu Weather在计算效率和预测精度上均表现出更好的性能，尤其是在预报时间增益方面具有显著优势。实验结果显示，该系统在中期天气预报（如7天内）中超越了传统的NWP方法，并在极端天气事件的预测中展现了一定的优势。然而，仍存在初始化数据、模型对比公正性等问题，同时该模型未完全考虑地球偏向力等实际气象因素。为进一步提升AI算法的能力，未来需要开发更合理的评价指标
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