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将GraphCast性能与顶级ML预测模型进行比较

目前，基于ViT的Pangu-Weather是基于ML的天气预报中最先进的，其计算模型与GNN类似。

图8展示了GraphCast和盘古天气的对比结果。第1行和第3行显示GraphCast、盘古天气、HRES-fc0与HRES评估的绝对RMSE，以及ERA5的HRES评估，第2行和第4行显示盘古天气上每个模型之间的回归。统一RMSE差异。

结论是

GraphCast模型超过了——ECMWF的HRES，这是目前可用的最准确的确定性系统，纬度和经度分辨率为025度，可进行6小时步长和10天预测。

对2760个变量、压力水平和交付时间组合的评估结果表明，GraphCast模型的RMSE在900个指标上低于HRES。

排除100hPa以上的高层大气场，GraphCast在1760个目标中的992个上优于HRES。

此外，GraphCast在252个目标中以992个目标击败了之前最好的ML基线——Pangu-Weather。

GraphCast的关键创新是其新的“多重网格”表示方法。与传统的NWP方法相比，这可以捕获更长的空间相互作用，从而支持更粗略的原始时间步长。

这就是GraphCast能够在单个CloudTPUv4设备上以6小时为基础在60秒内生成准确的10天天气预报的原因之一。

参考

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