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谷歌推出CaravanMultiMet,利用各種氣象數(shù)據(jù)增強水文預報

新火種    2024-11-29

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大樣本水文學致力于解決緊迫的全球挑戰(zhàn),例如氣候變化、洪水預測和水資源管理。通過利用不同地區(qū)的大量水文和氣象信息數(shù)據(jù)集,研究人員開發(fā)了預測與水有關的現(xiàn)象的模型。這有助于保護社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)免受與水有關的挑戰(zhàn)。

水文研究的一個重大問題是,支持實時預報和運營基準測試的數(shù)據(jù)集有限。ERA5-Land 等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集雖然全面,但僅限于歷史數(shù)據(jù),限制了它們在實時預報中的應用。

Caravan 大樣本水文數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建是為了標準化和協(xié)調來自各個區(qū)域數(shù)據(jù)集的流量數(shù)據(jù),并結合全球可用的氣象強迫和集水區(qū)屬性。

近日,來自 Google Research 的研究人員為 Caravan 提供了一個新穎的擴展,重點是豐富氣象強迫數(shù)據(jù)。研究推出的 Caravan MultiMet 擴展,大大增強了現(xiàn)有的 Caravan 數(shù)據(jù)集。此擴展集成了六種新的氣象產品,包括三種即時預報(CPC、IMERG v07 Early 和 CHIRPS)和三種天氣預報(ECMWF IFS HRES、GraphCast 和 CHIRPS-GEFS)。

這些新增功能使研究人員能夠在實時環(huán)境中全面分析水文模型。通過整合天氣預報數(shù)據(jù),該擴展彌合了事后預報和 operational 預報之間的鴻溝,使 Caravan 成為第一個包含如此多樣化預報數(shù)據(jù)的大樣本水文數(shù)據(jù)集。

相關研究以「Caravan MultiMet: Extending Caravan with Multiple Weather Nowcasts and Forecasts」為題,發(fā)表在預印平臺 arXiv 上。

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論文鏈接

現(xiàn)有的水文工具(如 CAMELS 和 ERA5-Land)提供了寶貴的模型開發(fā)和評估見解。CAMELS 數(shù)據(jù)集覆蓋美國、澳大利亞和歐洲等地區(qū),標準化了各個集水區(qū)的數(shù)據(jù)并支持區(qū)域水文研究。ERA5-Land 具有全球覆蓋范圍和高質量表面變量,在水文學中得到廣泛應用。

然而,這些數(shù)據(jù)集依賴于歷史觀測,需要與實時預報數(shù)據(jù)進行更多整合。這一限制使研究人員無法充分解決與水有關的現(xiàn)象的動態(tài)性質并有效應對實時場景。

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圖 1:Caravan MultiMet 擴展所覆蓋的 Caravan 儀表的位置。(來源:論文)

Caravan MultiMet 擴展包括以每日分辨率匯總的氣象數(shù)據(jù),涵蓋 48 個國家/地區(qū)的 22,000 多個儀表。即時預報和預報產品的集成確保了跨數(shù)據(jù)集的兼容性。例如,擴展中的 ERA5-Land 數(shù)據(jù)在 UTC 區(qū)域中重新計算以與其他產品保持一致,從而簡化了比較。預報數(shù)據(jù)(例如 CHIRPS-GEFS)提供的每日預報時間從 1 天到 16 天不等,而DeepMind開發(fā)的 GraphCast 采用圖神經網(wǎng)絡生成預報時間為 10 天的全球天氣預報。

該擴展的 zarr 文件格式增強了可用性,使研究人員無需處理整個數(shù)據(jù)集即可高效查詢特定變量、盆地和時期。此外,包括多種空間分辨率(例如 CHIRPS 的 0.05° 高分辨率)在內,進一步增強了數(shù)據(jù)集對于局部研究的穩(wěn)健性。

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Caravan 中包含的預測數(shù)據(jù)顯著提高了模型性能和評估能力。測試表明,溫度、降水量和風分量等變量與 ERA5-Land 數(shù)據(jù)高度一致,在某些情況下 R2 得分高達 0.99。例如,與 ERA5-Land 相比,GraphCast 的總降水量數(shù)據(jù)顯示 R2 為 0.87,凸顯了其在水文應用中的可靠性。同樣,ECMWF IFS HRES 數(shù)據(jù)顯示出與 ERA5-Land 變量的兼容性,使其成為數(shù)據(jù)集的寶貴補充。這些結果強調了 MultiMet 擴展在提高水文模型準確性和適用性方面的有效性。

通過引入 Caravan MultiMet 擴展,來自 Google Research 的研究人員解決了水文數(shù)據(jù)集中的關鍵限制。集成各種氣象產品有助于實時預報、強大的模型基準測試和提高預測準確性。這一進步代表了水文研究的重大進步,使更好的水資源管理和災害緩解決策成為可能。該數(shù)據(jù)集在開放許可下的可用性進一步確保了其可訪問性和對全球研究界的影響力。

數(shù)據(jù)開源地址:

參考內容:

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