GraphCast只负责演化集合扰动:一个月真实观测循环中,背景误差不输物理模式
把机器学习天气预报模型GraphCast放进真实资料同化循环,只让它演化集合扰动、均值仍由物理模式MPAS给出,一个月内集合离散度与协方差结构和纯物理模式基准相当,EnVar背景对GFS分析的RMSE在模式层40以下持续更低,模式顶附近则因插值外推出现退化。
把机器学习天气预报模型GraphCast放进真实资料同化循环,只让它演化集合扰动、均值仍由物理模式MPAS给出,一个月内集合离散度与协方差结构和纯物理模式基准相当,EnVar背景对GFS分析的RMSE在模式层40以下持续更低,模式顶附近则因插值外推出现退化。
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