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Commit c0e6c0a

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# FourCastNet
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<a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6213922?contributionType=1&sUid=455441&shared=1&ts=1684585396793" class="md-button md-button--primary" style>AI Studio快速体验</a>
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## 1. 背景简介
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在天气预报任务中,有基于物理信息驱动和数据驱动两种方法实现天气预报。基于物理信息驱动的方法,往往依赖物理方程,通过建模大气变量之间的物理关系实现天气预报。例如在 IFS 模型中,使用了分布在 50 多个垂直高度上共 150 多个大气变量实现天气的预测。基于数据驱动的方法不依赖物理方程,但是需要大量的训练数据,一般将神经网络看作一个黑盒结构,训练网络学习输入数据与输出数据之间的函数关系,实现给定输入条件下对于输出数据的预测。FourCastNet 算法是基于数据驱动方法的,相比于 IFS 模型,它仅仅使用了 5 个垂直高度上共 20 个大气变量,具有大气变量输入个数少,推理理速度快的特点。

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