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微软开源机器学习工具PBC，提升2-6周天气预报精度
微软研究院在《Nature》发表研究，提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，将2至6周预报精度显著提升。该工具已开源，仅需CPU即可运行，比依赖超级计算机或GPU的传统方法更经济，适合资源有限的气象机构。
The Verge AI18 天前
#天气预报
共 6 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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TuBA：多维序列建模的 Tucker 瓶颈注意力
论文提出 Tucker 瓶颈注意力（TuBA），利用低秩张量结构实现高效全局 token 混合，将隐藏张量投影到紧凑 Tucker 核心上做多头注意力。在视频预测和全球天气预报上，它比标准自注意力最多降低 24.7% 和 37.1% 误差，计算量减少 66.6% 和 85.1%。
arXiv cs.LG24 天前
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自回归天气模型训练后量化研究
该论文研究训练后量化（PTQ）对全球尺度天气预报 AI 模拟器的影响，在 DLWP 与 FourCastNet 模型上实现 PTQ 算法作为概念验证。结果显示在短时预报窗口内量化配置仍能给出定性有意义的预报，为自回归天气模拟器提供了首个 PTQ 基准。
arXiv cs.LG27 天前
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STCFormer：动态聚类时空Transformer用于站点天气预报
论文提出STCFormer，一种自适应时空Transformer，按每个时间片段内站点的局部演化动态分组，结合簇内细粒度注意力与区域状态摘要的全局注意力。作者推导出聚类条件局部注意力的Lipschitz上界不大于全连接版本，解释了鲁棒性优势并启发InfoLoss设计。在三个真实气象数据集、八个温度…
arXiv cs.LG30 天前
★ 2
M²Weather：多站多变量天气预报基准
论文提出 M²Weather 基准，用于联合建模多站点与多变量天气预报。它通过质量控制与站点分层，收集法国、欧洲、全球三个空间尺度共 2809 个高质量站点、5 个物理耦合气象变量，并统一训练与评估协议。作者还设计即插即用适配器，在不重训模型的前提下补全缺失的站点或变量关系，对 16 个代表性模型…
arXiv cs.LG30 天前
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StationPDE：面向站点的地表PDE多站天气预测
研究提出StationPDE，一种面向站点的地表偏微分方程学习模型，从离散站点观测构建地形感知的连续地表场，将物理演化分解为地表风输运与高空推断。模型用可学习水平扩散近似缺失的高空变量影响，并以自适应路由器融合数据驱动扩散分支。在Weather2K与MeteoNet上平均降低MSE约9.6%，优于…
arXiv cs.LG40 天前
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