17:45
官方账号arXiv cs.LG@Pedro Sousa, Will Tebbutt, Sadiq Jaffer, Robin Young, Anil Madhavapeddy, Richard E. Turner
推荐理由：这篇论文把卫星嵌入加到天气降尺度里，温度风速预测都更准了，CRPS提升两位数，做天气AI的值得看看。
ERA5
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8月13日
17:45
该研究将TESSERA地球观测基础模型的嵌入引入概率天气降尺度，压缩10米分辨率的嵌入补丁作为局部表面描述符。在25公里ERA5再分析场基础上，该方法使2米温度CRPS技能提升11.5%，10米风速提升6.2%。改善在五个气候区域的时空外站点上均成立，且换用Aurora预报模型作为输入时依然有效。这是首次证明长期尺度地球观测嵌入能支持短期天气降尺度任务。
8月6日
11:44
11:44
官方账号arXiv cs.LG@Dibyajyoti Chakraborty, Romit Maulik
推荐理由：这篇论文用流匹配生成模型做大气数据同化，拿ERA5先验加NOAA观测，不用传统递推迭代，能直接做滤波平滑和集合预报，还挺巧妙的。