google-research/weatherbench2

解决的问题

WeatherBench 2 提供了一个标准化的框架，用于评估和比较数据驱动（AI）和传统数值天气预报模型的性能。它解决了下一代全球天气模型缺乏一致基准的问题。

工作原理

该框架由三个主要组件组成：

• 数据集：提供对公开可用、云优化的真值和基准数据集的访问。
• 评估代码：提供开源代码以计算得分。为处理大型高分辨率预报文件，代码基于 Xarray-Beam 构建，支持在 GCP DataFlow 上运行，具备可扩展性。
• 排行榜：一个专用网站用于追踪并展示最先进的物理方法和数据驱动方法的得分。

适用对象

需要严格方法衡量其模型相对于基线准确性的数据驱动全球天气预报模型的研究人员和开发者。

亮点

• 可扩展的评估：使用 Xarray-Beam 设计，可处理大规模气象数据集。
• 云优化：与 GCP DataFlow 集成，支持大规模处理。
• 社区驱动：允许用户提交自己的模型结果以纳入基准测试。
• 标准化数据集：提供经过筛选的真值和基准数据列表，确保公平比较。