FourCastNet（傅里叶预测神经网络）是一款革命性的全球数据驱动天气预报模型，能够在0.25°分辨率下提供从短期到中期的全球天气预报。该模型准确预测地表风速、降水和大气水汽含量等关键气象要素，为极端天气预警和可再生能源规划提供重要支持。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/FourCastNet 核心功能解析
FourCastNet基于创新的Vision Transformer架构，融入了自适应傅里叶神经算子注意力机制，实现了前所未有的预测速度。该模型生成一周的天气预报仅需不到2秒，比传统数值天气预报模型快数百倍。
模型采用自适应傅里叶神经算子作为核心组件，支持20个输入通道和输出通道，能够处理复杂的多变量气象数据。通过精心设计的网络结构，FourCastNet在保持高精度的同时，显著提升了计算效率。
实际应用场景
- 极端天气预警系统：精准预报热带气旋、温带气旋和大气河流等灾害性天气
- 可再生能源规划：通过高精度风速预测优化风电场布局和运营
- 精准农业支持：为农作物种植和灌溉提供可靠的降水预测数据
- 城市应急管理：协助相关部门制定防灾减灾应急预案
技术优势亮点
- 超高分辨率：0.25°全球覆盖，捕捉细微天气变化
- 闪电般速度：周预报2秒完成，实时响应需求
- 深度学习驱动：基于海量历史数据训练，预测精度持续提升
- 用户友好设计：提供完整的数据集、预训练模型和详细使用文档
快速上手指南
环境准备
项目支持Docker容器化部署，可通过提供的Dockerfile快速构建运行环境。同时提供了交互式训练脚本和分布式训练支持，满足不同规模的计算需求。
数据配置
FourCastNet使用ERA5再分析数据进行训练，数据预处理脚本位于data_process目录。用户需要配置以下路径：
- 训练数据路径：指向预处理后的训练数据
- 验证数据路径：用于模型验证的数据集
- 推理数据路径：用于生成预测的数据
- 标准化统计路径：包含全局均值、标准差等统计信息
模型训练
通过修改config/AFNO.yaml配置文件，用户可以自定义训练参数。项目支持分布式数据并行训练，提供了submit_batch.sh批处理脚本示例。
推理预测
运行推理需要使用预训练的模型权重和相应的标准化统计数据。主要推理脚本包括：
- inference.py：主干模型推理
- inference_precip.py：降水模型推理
- inference_ensemble.py：集成推理
- inference_ensemble_precip.py：降水集成推理
自定义预测
对于特定时间区间的预测，用户可以通过copernicus目录下的数据获取脚本下载初始条件，然后使用数据处理脚本进行预处理，最后运行推理生成预测结果。
项目架构
FourCastNet项目结构清晰，主要包含以下核心模块：
- networks：神经网络模型定义，包含AFNO核心架构
- inference：推理相关脚本，支持多种预测模式
- data_process：数据预处理工具
- copernicus：数据获取接口
- utils：工具函数库
技术规格
模型采用8个AFNO块，每个块包含32个模态，补丁大小为8，网络宽度为56。这些参数经过精心调优，在保证预测精度的同时实现了最佳的计算性能。
通过FourCastNet，研究人员和气象从业者能够以前所未有的速度和精度进行全球天气预报，为气象科学和实际应用带来革命性的变革。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
