在近日的一篇论文中，英伟达、劳伦斯伯克利国家实验室、密歇根大学安娜堡分校、莱斯大学等机构的研究者开发了一种基于傅里叶的神经网络预测模型 FourCastNet，它能以 0.25° 的分辨率生成关键天气变量的全球数据驱动预测，相当于赤道附近大约 30×30 km 的空间分辨率和 720×1440 像素的全球网格大小。这使得我们首次能够与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率综合预测系统（IFS）模型进行直接比较。
在近日的一篇论文中，英伟达、劳伦斯伯克利国家实验室、密歇根大学安娜堡分校、莱斯大学等机构的研究者开发了一种基于傅里叶的神经网络预测模型 FourCastNet，它能以 0.25° 的分辨率生成关键天气变量的全球数据驱动预测，相当于赤道附近大约 30×30 km 的空间分辨率和 720×1440 像素的全球网格大小。这使得我们首次能够与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率综合预测系统（IFS）模型进行直接比较。