Deep Learning and Foundation Models for Weather Prediction: A Survey

📄 arXiv: 2501.06907v1 📥 PDF

作者: Jimeng Shi, Azam Shirali, Bowen Jin, Sizhe Zhou, Wei Hu, Rahuul Rangaraj, Shaowen Wang, Jiawei Han, Zhaonan Wang, Upmanu Lall, Yanzhao Wu, Leonardo Bobadilla, Giri Narasimhan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-12

💡 一句话要点

综述深度学习与预训练模型在天气预测中的应用，并提出未来研究方向。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度学习 天气预测 预训练模型 综述 气象学

📋 核心要点

  1. 传统基于物理的数值天气模型计算成本高昂，限制了其应用范围和效率。
  2. 本文对深度学习和预训练模型在天气预测中的应用进行了系统分类和综述，并分析了其优缺点。
  3. 论文总结了现有方法的挑战，提出了未来研究方向，并提供了开源代码和数据集资源。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了近年来深度学习和预训练模型在天气预测中的应用。尽管基于物理的数值模型在气象科学领域占据主导地位，但其计算成本高昂。深度学习模型通过学习复杂依赖关系和提供快速预测，已成为气象学中强大的工具，并在天气预测方面表现出优异的性能，甚至超越了传统的基于物理的方法。然而，这些模型仍然面临着严峻的挑战。本文提出了一种分类方法，根据训练范式将现有模型分为确定性预测学习、概率生成学习以及预训练和微调。针对每种范式，深入研究了底层模型架构，探讨了主要挑战，提供了关键见解，并为未来的研究提出了有针对性的方向。此外，还探讨了这些方法在现实世界中的应用，并提供了开源代码库和广泛使用的数据集的精选摘要，旨在将研究进展与实际应用联系起来，同时促进在采用尖端人工智能进行天气预测方面的开放和可信的科学实践。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统数值天气预报模型计算成本高、效率低的问题，并探索深度学习和预训练模型在天气预测中的潜力。现有方法的痛点在于计算资源消耗大，难以满足实时性和高分辨率的需求。

核心思路：论文的核心思路是对现有基于深度学习的天气预测模型进行系统性的分类和总结，并分析其优缺点，从而为未来的研究提供指导。通过对不同训练范式的模型进行比较，揭示了各种方法的优势和局限性。

技术框架：论文构建了一个基于训练范式的分类体系，将现有模型分为三类：确定性预测学习、概率生成学习以及预训练和微调。针对每种范式，论文深入研究了底层模型架构，并探讨了其在天气预测中的应用。此外，论文还提供了开源代码库和数据集的链接，方便研究人员进行实验和比较。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个清晰的分类框架，将现有的深度学习天气预测模型按照训练范式进行划分。这种分类方法有助于研究人员更好地理解不同模型的特点和适用场景，并为未来的研究提供指导。此外，论文还对各种模型的优缺点进行了深入分析，并提出了未来的研究方向。

关键设计：论文没有提出新的模型架构或算法，而是侧重于对现有模型的综述和分析。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节需要描述。论文重点关注不同训练范式（确定性预测、概率生成、预训练微调）下的模型选择和应用，并分析了各种模型的优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述系统地总结了深度学习和预训练模型在天气预测中的应用，并根据训练范式对现有模型进行了分类。论文分析了各种模型的优缺点，并提出了未来的研究方向。此外，论文还提供了开源代码库和数据集的链接，方便研究人员进行实验和比较。该综述为气象研究人员和深度学习从业者提供了一个全面的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进现有天气预报系统，提高预报精度和效率，降低计算成本。此外，该综述可以为气象研究人员和深度学习从业者提供有价值的参考，促进人工智能技术在气象领域的进一步发展。潜在的应用领域包括短期天气预报、长期气候预测、极端天气事件预警等。

📄 摘要（原文）

Physics-based numerical models have been the bedrock of atmospheric sciences for decades, offering robust solutions but often at the cost of significant computational resources. Deep learning (DL) models have emerged as powerful tools in meteorology, capable of analyzing complex weather and climate data by learning intricate dependencies and providing rapid predictions once trained. While these models demonstrate promising performance in weather prediction, often surpassing traditional physics-based methods, they still face critical challenges. This paper presents a comprehensive survey of recent deep learning and foundation models for weather prediction. We propose a taxonomy to classify existing models based on their training paradigms: deterministic predictive learning, probabilistic generative learning, and pre-training and fine-tuning. For each paradigm, we delve into the underlying model architectures, address major challenges, offer key insights, and propose targeted directions for future research. Furthermore, we explore real-world applications of these methods and provide a curated summary of open-source code repositories and widely used datasets, aiming to bridge research advancements with practical implementations while fostering open and trustworthy scientific practices in adopting cutting-edge artificial intelligence for weather prediction. The related sources are available at https://github.com/JimengShi/ DL-Foundation-Models-Weather.