Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models

气象预测领域经历了重大转型，其中大型模型的整合，特别是采用深度学习技术的模型，起到了重要作用。本文回顾了这些模型在天气预测中的进展和应用，强调了它们在转变传统预测方法方面的作用。像FourCastNet、Pangu-Weather、GraphCast、ClimaX和FengWu这样的模型通过提供精确的高分辨率预测，超越了传统数值天气预报（NWP）模型的能力，发挥了显著贡献。这些模型利用先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNNs）、图神经网络（GNNs）和Transformer，处理多样化的气象数据，增强了在各种时间尺度和空间分辨率上的预测准确性。本文还讨论了该领域面临的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机遇。它强调了人工智能与传统气象技术的整合，承诺提高天气预测的准确性，并在应对气候相关挑战方面做出重大贡献。这种协同作用使大型模型成为气象预测不断发展的关键。

本论文旨在回顾和探讨大型模型在气象预测中的应用和进展，尤其是采用深度学习技术的模型。论文强调这些模型在转变传统预测方法方面的作用，提供了高精度、高分辨率的预测，超越了传统数值天气预报模型的能力。

本论文介绍了使用先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和Transformer，处理多样化的气象数据，提高了对各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。同时论文还探讨了数据获取和计算需求等方面的挑战，并探索了模型优化和硬件进步的未来机会。

论文介绍了多个模型，如FourCastNet、Pangu-Weather、GraphCast、ClimaX和FengWu，这些模型提供了准确、高分辨率的预测，超越了传统数值天气预报模型的能力。论文还探讨了数据获取和计算需求等方面的挑战，并探索了模型优化和硬件进步的未来机会。论文强调了人工智能与传统气象技术的融合，有望提高天气预测的准确性，并为应对气候相关挑战做出重要贡献。

最近的相关研究包括使用深度学习技术的气象预测模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。相关论文包括：“Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model”和“Deep Learning-Based Precipitation Estimation Using Dense Convolutional Neural Network”等。