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气象学家

气象学家为您解读气象进展、分享气象编程技巧。欢迎加入气象AI和Python交流群！与2W+朋友一起交流互动！

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PNAS | 即使排放量下降，地球也可能跨越临界气候阈值

人工智能深度学习 https 网络安全神经网络

一项新的研究说，旨在实现世界上最雄心勃勃的气候目标--比工业化前水平高出1.5摄氏度--的排放目标事实上可能需要避免更极端的2摄氏度的气候变化。

2023-02-10

3700

《自然-通讯》| 用机器学习和时间序列数据为气候变化下的武装冲突风险建模

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

Ge, Q., Hao, M., Ding, F. et al. Modelling armed conflict risk under climate change with machine learning and time-series data. Nat Commun 13, 2839 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-30356-x

2022-06-13

5950

时间序列预测一定需要深度学习模型吗？

特征工程深度学习机器学习编程算法神经网络

时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。

2022-06-13

3950

基于机器学习-动力混合模型预测作物产量的新方法

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

近几十年来，全球人口持续增长，极端灾害性天气频繁发生，粮食安全问题日益成为全人类面临的重大挑战之一。小麦是全球种植量最大的谷物，占粮食总产量的1/3，为全世界约40%人口提供了口粮供应，而中国是最大的小麦生产和消费国，如何对小麦产量进行准确预测是国内外学界广泛关注的热点问题。

2022-04-18

8620

这就是深度学习如此强大的原因

卷积神经网络编程算法深度学习神经网络机器学习

据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。

2022-04-18

3440

NVIDIA AI模型精确模拟天气，为离岸风力发电厂提升20%发电量！

机器学习深度学习人工智能神经网络

NVIDIA 在去年宣布将借助Omniverse技术构建能模拟地球气候的超大型数字孪生环境 Erath-2 ，在今年 GTC 大会， NVIDIA 宣布基于物理学的 Modulus 人工智能框架，使 Omniverse 环境能够获得物理机器学习的加速，相较过去以数千倍的速度解决规模较过往高出数百万倍的科学与工程问题，除了 NVIDIA 的 Earth-2 以及西门子歌美飒风力发电厂在建立物理现象模型时也获得数百万倍的提升。

2022-04-18

6150

深度学习撞墙了！

深度学习神经网络人工智能 NLP 服务

近年来，AI 在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔，但很多核心问题依然没有解决，比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上，继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。

2022-04-18

2580

文章推荐｜机器学习在气象领域的应用现状与展望

编程算法机器学习卷积神经网络神经网络深度学习

全文地址：http://www.qxkj.net.cn/qxkj/article/abstract/20210614

2022-03-30

2K0

AI for Good | 人工智能如何改进天气和气候预测?

神经网络深度学习人工智能

How can AI improve Weather and Climate Prediction? 人工智能如何改进天气和气候预测? 人工智能方法正在我们生活的几乎任何方面迅速扎根。在某些特定的

2022-03-28

4830

利用机器学习和深度学习方法整合多源数据进行中国水稻产量预测

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

Juan cao，Zhao zhang,Fulu Tao,Liangliang Zhang,Yuchuan Luo,Jing Zhang,Jichong Han,JunXie

2022-01-18

2.2K0

DeepMind | 利用数据驱动深度学习方法应用于天气预报的前景与危机

深度学习机器学习神经网络人工智能 javascript

使用机器学习（ML）模型进行天气预测已经成为一个流行的研究领域。这些模型的前景——无论是与更传统的数值天气预报（NWP）结合使用，还是单独使用——都是为了在大幅降低计算成本的情况下对天气进行更准确的预测。

2022-01-18

4760

用Python复现一篇Nature的研究: 2.神经网络的构建与训练

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本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生，做这些东西也只是凭借个人兴趣，水平低下、错误频出也是常有的事情，请大家见谅。

2022-01-18

9700

基于时空深度混合模型的台风预测技术

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

参考文献：Chen Rui, Wang Xiang, Zhang Weimin, et al. A hybrid CNN-LSTM model for typhoon formation forecasting[J]. GeoInformatica, 2019,23(3): 375-396.

2022-01-18

1.4K0

基于深度学习天气预报(DLWP)模型的集合预报系统来开展次季节预测

机器学习神经网络深度学习人工智能

“Traditional weather prediction tells us what is likely to happen within the next 24 hours and up to two weeks ahead, whereas climate prediction tells us what will likely happen in the coming seasons. Until recently, there was a gap between the weather and climate predictions leaving us unsure about what may happen between two weeks to two months from now. This time window between weather (up to 2 weeks) and climate (a season and longer) is known as “subseasonal.”The forecasting effort targeting this subseasonal time window and bridging the gap between the weather and climate predictions is known as subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction.

2022-01-18

1.2K0

2021年气象领域最佳的AI paper会是哪篇？

https 网络安全深度学习腾讯云开发者社区

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03854-z

2021-12-28

1.1K0

用机器学习方法提高中国次季节降水预报的准确性

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

中国科学技术大学博士生王岑、南京信息工程大学研究生贾朝莹、百度公司尹朝晖老师、中山大学刘飞老师以及中国科学技术大学陆高鹏老师、郑建秋老师，以Hwang等人在2019年提出的机器学习模型为基础，对中国降水进行次季节预报，尝试提高中国降水次季节预报技巧。

2021-05-20

1.1K0

重大升级 | NCEP Global Forecast Systems (GFS)升级为 v16

python 深度学习

GFS 16.0版本是基于立方球有限体积（FV3）动力核心的GFS的首次重大升级，该版本于2019年6月取代了谱动力核心。在此次升级中，NCEP将模型垂直层数从64层增加到127层，并将模型顶部从平流层上部（约55公里高度）扩展到中间层（约80公里高度）。模式的物理动力的升级包括：

2021-03-29

2K0

含纳维-斯托克斯方程（气象学）实例，微分方程 VS 机器学习

机器学习神经网络深度学习人工智能

微分方程（DE）与机器学习（ML）类数据驱动方法都足以驱动 AI 领域的发展。二者有何异同呢？本文进行了对比。

2021-01-08

1.7K0

前瞻 | 使用机器学习方法检测和估计全球降雪

机器学习神经网络深度学习人工智能学习方法

发表于Earth and Space Science的一项新研究运用机器学习方法，基于卫星被动式微波探测仪观测数据，并通过高质量的星载雷达提供的降雪数据进行训练，来获取全球降雪的发生和速率。

2020-12-18

5290

结合注意力机制的UNet降水短临预报框架

深度学习 https 网络安全编程算法

天气预报以数值天气预报为主，它试图准确模拟物理特性的大气层。但数值天气预报的一个缺点是，它缺乏利用最新的气象资料进行短期预报的能力。我们通过使用数据驱动的神经网络方法，结果表明有可能产生准确的降水现报。

2020-10-09

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