WeatherBench终极指南：5步掌握数据驱动天气预报
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WeatherBench 想要快速入门天气预报AI模型开发吗？WeatherBench为你提供了完美的起点！这个专为数据驱动天气预报设计的基准数据集，让研究人员和开发者能够轻松评估比较不同模型的性能。无论你是气象学新手还是资深开发者，都能在这里找到所需的一切资源。
为什么选择WeatherBench进行天气预报研究
WeatherBench集成了丰富的气象数据资源，从ERA5再分析数据到多种分辨率配置，全面满足你的实验需求。数据集包含10米风速、2米温度、位势高度、相对湿度等关键气象变量，覆盖从1979年到2018年的完整时间序列。
快速开始：5分钟上手WeatherBench
第一步是获取数据集。我们建议从5.625度的分辨率数据开始，这是最常用的实验配置。你可以使用简单的wget命令下载特定变量的数据：
wget "https://dataserv.ub.tum.de/s/m1524895/download?path=%2F5.625deg%2Fgeopotential_500&files=geopotential_500_5.625deg.zip" -O geopotential_500_5.625deg.zip
下载完成后，创建目录并解压数据：
mkdir -p geopotential_500
unzip -d geopotential_500/ geopotential_500_5.625deg.zip
数据探索与可视化实战
打开数据文件后，你将看到包含纬度、经度和时间三个维度的数据集。通过简单的Python代码，你可以快速加载并分析数据：
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
z500 = xr.open_mfdataset('geopotential_500/*.nc', combine='by_coords')
模型训练完整流程
WeatherBench提供了基于Keras的CNN模型训练示例，你可以在notebooks/3-cnn-example.ipynb中找到完整的实现。项目还包含命令行训练脚本src/train_nn.py，支持通过配置文件自定义模型结构。
关键配置文件说明
- fccnn_3d.yml：3D全连接CNN配置
- fccnn_5d.yml：5D扩展配置
- fccnn_6h_iter.yml：6小时迭代训练配置
评估与基准测试
项目提供了统一的评估函数，确保不同模型之间的结果具有可比性。在notebooks/4-evaluation.ipynb中，你可以看到如何对多个基线模型进行综合比较。
使用src/score.py中的评分函数，你可以轻松计算RMSE、MAE等关键指标：
数据扩展与自定义处理
如果你需要处理其他气象变量或调整数据分辨率，WeatherBench提供了完整的处理工具链：
- 数据下载：src/download.py
- 重网格化：src/regrid.py
- 层级提取：src/extract_level.py
项目优势总结
WeatherBench之所以成为天气预报研究的首选，主要得益于以下几点：
- 标准化数据集：统一的格式让模型比较变得简单
- 丰富的气象变量：覆盖风速、温度、湿度等关键指标
- 多种分辨率支持：从1.40625度到5.625度
- 完整的工具生态：从数据处理到模型评估的全套解决方案
立即开始你的天气预报AI之旅，使用WeatherBench构建更精准的预测模型！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
