SwinRDM: उच्च-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-गुणवत्ता वाले मौसम पूर्वानुमान की दिशा में SwinRNN को प्रसार मॉडल के साथ एकीकृत करें

डेटा-आधारित मध्यम-समय के मौसम पूर्वानुमान ने हाल के वर्षों में बहुत ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि, उच्च रिज़ॉल्यूशन पर पूर्वानुमान सटीकता वर्तमान में संतोषजनक नहीं है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-गुणवत्ता वाले मौसम पूर्वानुमान की दिशा में, हम एक डेटा-आधारित मॉडल SwinRDM विकसित करते हैं जो SwinRNN का एक उन्नत संस्करण प्रसार मॉडल के साथ एकीकृत करता है। SwinRDM 0.25-डिग्री रिज़ॉल्यूशन पर भविष्यवाणियाँ करता है और 500 हPa भू-पोटेंशियल (Z500), 850 हPa तापमान (T850), 2-मी तापमान (T2M), और कुल वर्षा (TP) सहित प्रतिनिधि वायुमंडलीय चर पर IFS (इंटीग्रेटेड फोरकास्ट सिस्टम), प्रगति में सर्वोत्तम संचालित एनडब्ल्यूपी मॉडल के मुकाबले बेहतर पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त करता है, जिसकी अवधि 5 दिनों तक है। हम गणना मेमोरी और पूर्वानुमान सटीकता के बीच व्यापार-समझौता को ध्यान में रखते हुए 0.25-डिग्री पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन भविष्यवाणियाँ प्राप्त करने के लिए एक दो-चरणीय रणनीति का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं। भविष्य की वायुमंडलीय क्षेत्रों के लिए पुनरावर्ती भविष्यवाणियाँ पहले 1.40625-डिग्री रिज़ॉल्यूशन पर की जाती हैं, और फिर उच्च स्थानिक रिज़ॉल्यूशन और बारीक-तराजू वायुमंडलीय विवरणों को पुनः प्राप्त करने के लिए एक प्रसार-आधारित सुपर-रिज़ॉल्यूशन मॉडल का उपयोग किया जाता है। SwinRDM संचालनात्मक अनुप्रयोगों की दिशा में डेटा-आधारित मॉडलों के प्रदर्शन और संभावनाओं को बड़े पैमाने पर आगे बढ़ाता है।