Аннотация:
Google DeepMind недавно официально опубликовала два основных набора данных SatWeave и PARDIG, на которых основана метеорологическая модель WeatherNext 3. Он открывает потоки данных в реальном времени и исторические архивные данные для научных исследователей и разработчиков со всего мира, обеспечивая поддержку данных для исследований погоды, гидрологии, климата и прикладного моделирования в смежных областях.
SatWeave — это глобальный набор данных для объединения спутниковых изображений, который объединяет данные наблюдений с пяти геостационарных метеорологических спутников: GOES-Est, GOES-West, Meteosat 0, Meteosat Indian Ocean Star и Himawari, чтобы преодолеть различия в данных между разными спутниками в картографической проекции, формате файла, датчиках, ритме сканирования и т. д. Этот набор данных обновляется каждый час и сохраняет исторические архивы более десяти лет. Он может поддерживать WeatherNext 3 для ежечасного прогнозирования глобальной погоды на основе изображений облаков и изменений штормов в реальном времени. По сравнению с шестичасовым циклом обновления данных традиционного анализа, своевременность значительно повышается. Научно-исследовательское сообщество также может расширить набор данных и применить его к различным сценариям, таким как оценка выработки фотоэлектрической энергии и мониторинг лесных пожаров.
PARDIG — это глобальный набор данных для повторного анализа осадков, созданный на основе архитектуры искусственного интеллекта. Он использует архитектуру трансформатора сферической графической сетки, использует данные радиолокационных наблюдений НАСА для глобального измерения осадков в качестве справочного материала для обучения, а также вводит и интегрирует спутниковые изображения SatWeave и данные атмосферного поля Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. Пространственное разрешение набора данных составляет около 10 километров, временное разрешение — до 15 минут, а средняя задержка данных — около 5 часов.
По сравнению и оценке с помощью трех континентальных радиолокационных сетей в США, Европе и Японии, а также более чем 36 000 метеостанций по всему миру, эффективность распознавания интенсивности осадков PARDIG лучше, чем у основных аналогичных наборов данных, таких как NASA IMERG-Final. Среди них способность определять ежечасные легкие и умеренные осадки более чем на 30% выше, чем у IMERG-Final, а его эффективность в улавливании экстремальных осадков является выдающейся. Благодаря техническим характеристикам непосредственного изучения информации спутниковых наблюдений этот набор данных по-прежнему может поддерживать относительно надежную точность данных в районах, где отсутствуют наземные радары и пункты наблюдения за осадками.
Подразумевается, что на этот раз Google одновременно откроет внешнему миру исторические архивы PARDIG с 1999 по 2026 год, а также потоки данных в реальном времени двух наборов наборов данных SatWeave и PARDIG. Все данные размещаются на Google Cloud Storage Platform и публикуются в соответствии с лицензионным соглашением CC BY 4.0. (Чон Джун)
Статьи по теме:
DeepMind выпускает Gemini Robotics 2.5: 96% успешных пробных сортировок на заводе Mercedes-Benz
DeepMind выпускает AlphaGenome 2, позволяющий глубоко заглянуть в отдельные клетки и найти связь между генетическими вариациями и заболеваниями.
Комментарии