GraphCast: ein effizientes Werkzeug für das Lernen und die Vorhersage von mittelfristigen globalen Wettervorhersagen auf der Grundlage von Diffusionsmodellen

Allgemeine Einführung

GraphCast ist ein von Google DeepMind entwickeltes fortschrittliches Wettervorhersagetool, das die Genauigkeit mittelfristiger globaler Wettervorhersagen durch Deep-Learning-Techniken verbessern soll. GraphCast eignet sich besonders für Forschung und Anwendungen, die hochauflösende und mehrstufige meteorologische Daten benötigen, kann ERA5-Daten von 1979 bis 2017 verarbeiten und unterstützt das Training und die Vorhersage von Modellen in der Google Cloud.

Funktionsliste

• Pre-Training ModellBietet vortrainierte Modelle mit hoher und niedriger Auflösung für unterschiedliche Rechenressourcen und Anforderungen.
• Beispielcode (Rechnen)Enthält detaillierten Beispielcode, um den Benutzern einen schnellen Einstieg in das Modelltraining und die Vorhersage zu ermöglichen.
• Tools für die DatenverarbeitungBereitstellung von Werkzeugen zur Datenvorverarbeitung, Normalisierung und Konvertierung zur Unterstützung mehrerer meteorologischer Datenformate.
• ModellschulungUnterstützt umfangreiches Modelltraining in der Google Cloud und bietet eine detaillierte Anleitung zur Einrichtung der Cloud.
• Prädiktive FunktionenWettervorhersage: Kann mittelfristige Wettervorhersagen erstellen und unterstützt eine breite Palette von Vorhersagemodellen und Parameteranpassungen.
• ModellierungsbewertungBereitstellung von Instrumenten zur Modellbewertung, die den Nutzern helfen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersageergebnisse zu analysieren.

Hilfe verwenden

Installation und Einrichtung

1. Vorbereitung der UmweltPython: Stellen Sie sicher, dass Python 3.7 oder höher installiert ist und dass die erforderlichen Bibliotheken wie JAX, xarray usw. installiert sind.
2. Klonprojekt: Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um das GraphCast-Projekt zu klonen:

   git clone https://github.com/google-deepmind/graphcast.git
cd graphcast

3. Installation von Abhängigkeiten: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Projektabhängigkeiten zu installieren:

   pip install -r anforderungen.txt

Anwendungsbeispiel

1. Daten laden: Öffnengraphcast_demo.ipynbFolgen Sie dem Beispielcode, um ERA5-Daten zu laden.
2. Erstellung von PrognosenEin vorab trainiertes Modell wird verwendet, um Wettervorhersagen zu erstellen; ein Beispielcode wird unten gezeigt:

   from graphcast import GraphCast
model = GraphCast.load_pretrained('graphcast_operational')
Vorhersagen = model.predict(input_data)

3. BewertungsmodellDie Ergebnisse der Projektionen wurden mit Hilfe der zur Verfügung gestellten Bewertungsinstrumente analysiert, von denen einige Beispiele unten aufgeführt sind:

   from graphcast importieren evaluate
Ergebnisse = evaluate(Vorhersagen, true_data)
print(ergebnisse)

Detaillierte Funktionsweise

• Vorverarbeitung der Daten: Verwendungdata_utils.pyDurchführung der Datenvorverarbeitung, einschließlich Standardisierung und Konvertierung.
• ModellschulungUm eine TPU-VM auf Google Cloud einzurichten, führen Sie dengencast_demo_cloud_vm.ipynbFühren Sie ein umfangreiches Modelltraining durch.
• Erstellung von Prognosen: Verwendunggraphcast.pyMit dieser Methode werden mittelfristige Wettervorhersagen erstellt, die die Abstimmung mehrerer Parameter und die Modellauswahl unterstützen.
• Modellierungsbewertung: VerwendungVerluste.pyim Gesang antwortenevaluate.pyFühren Sie eine Modellbewertung durch, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der vorhergesagten Ergebnisse zu analysieren.

Mit den oben genannten Schritten können Benutzer schnell mit GraphCast für mittelfristige globale Wettervorhersageforschung und -anwendungen beginnen. Detaillierter Beispielcode und vortrainierte Modelle machen das Tool vielversprechend für eine breite Palette von Anwendungen im Bereich der meteorologischen Forschung.

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