HourGlass: 填补预报之间的空白

摘要

人工智能天气预报系统通常每六小时提供一次预报，但无法捕捉其间天气的连续变化。为此，MET Norway与ECMWF合作开发了数据驱动的概率时间降尺度方法HourGlass，从六小时预报重建逐小时的大气演变，保持与原始预报一致，同时避免误差累积。该方法已在全球和区域预报系统中成功评估，并将于今年晚些时候纳入ECMWF业务预报系统（AIFS v3），为AIFS Single和Ensemble提供关键地表变量的逐小时预报。在MET Norway，HourGlass已近实时运行，供预报员评估，并计划用于Bris集合预报系统。HourGlass采用CRPS的变体，以避免确定性训练导致的过于平滑问题，从而保持小尺度变率。