主要观点总结
本文主要介绍了机器学习在天气预报中的应用，尤其是现代数值天气预报模型的高精度预测能力。文章强调了基于领域的数据集和评估标准的重要性，并指出机器学习方法的快速发展及其在这一领域的影响。文章还介绍了WeatherBench 2框架的提出，该框架为比较不同天气预报模型提供了标准指标，并促进了机器学习模型与传统模型的比较。文章最后提到了机器学习天气预报模型与传统模型在预测风暴亚历克斯方面的表现，以及期刊Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES)的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 机器学习在天气预报中的应用及其重要性
现代数值天气预报模型可以高精度预测未来15天的天气，机器学习方法的快速发展使天气预报具有更高的精度和效率。
关键观点2: WeatherBench 2框架的提出及其作用
Rasp等人提出了WeatherBench 2框架，该框架为比较不同天气预报模型提供了标准指标，促进了机器学习模型与传统模型的比较，降低了参与的门槛。
关键观点3: 机器学习天气预报模型与传统模型的表现
文章提到机器学习天气预报模型与传统模型在预测风暴亚历克斯方面的表现，强调了机器学习模型在某些方面的优势。
关键观点4: 期刊Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES)的介绍
文章还介绍了期刊JAMES的详细信息，包括其影响因子、投稿流程以及年会等。
文章预览
为进一步推进天气预报的机器学习，需要基于领域的数据集和评估标准。 现代数值天气预报 (NWP) 模型可以高精度地预测未来 15 天的天气。这些预报使我们能够为极端天气做好准备，从而挽救生命。它们还具有极高的经济价值，因此被广泛应用于能源、交通、农业和休闲行业。 为了建立并逐步改进产生如此准确预报所需的复杂计算机模型，人们花了五十年时间。而机器学习 (ML) 方法仅用了几年时间就达到了这些传统模型的水平，在某些情况下甚至超越了它们。 面对这种范式转变，我们认识到需要以公平和可重复的方式将 ML 模型相互比较，并与传统模型进行比较。Rasp 等人 [2024] 满足了这一需求。他们提出了一个评估 ML 和 NWP 预报的框架，借鉴了 NWP 领域 50 年的经验。这个框架称为 WeatherBench 2，概述了比较不同预报模型的标准指标，并提供了开源代
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