人工智能天气模型可以预测超过两周的时间吗？长期轨迹采样的定量基准和分析

虽然人工智能天气模型在中短期（最多 15 天）预测方面表现出色，但在较长时间范围内推广时，它们经常会遇到不明确的“不稳定性”。这项工作通过长达一年的轨迹采样九种最先进的人工智能天气模型，将这些故障分为三种不同的情况：爆炸、漂移和季节性丧失，从而解决了缺乏正式分类的问题。我们的分析表明，稳定性取决于小时空尺度的处理：不稳定的模型放大高频能量，而稳定的模型在输入中添加噪声时充当降噪器。我们的研究结果远非将这些模型简化为随机鹦鹉学舌，而是强调稳定的模型会根据初始状态生成独特的天气轨迹。我们通过对建筑设计选择的消融研究来验证我们的发现，这些研究使用最先进的 Vision Transformer (ViT) 人工智能天气模型架构进行。