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基于 EC 数据与大模型技术实现天气预报:从数据到上线的全栈方法

1. 先校准“EC 数据”与“AI 预报”的语境

  • EC 数据家族(常用)

  • IFS/HRES:确定性全球模式,水平分辨率约 9 km,常用预报范围 10 天;

  • IFS/ENS:51 成员集合预报,提供 15 天概率信息;

  • ERA5:再分析数据,小时级、0.25°,可追溯至 1940 年,用作训练/评测黄金基准。

  • AI 预报的系统性进展 2025-07-01,ECMWF 将 AIFS-ENS(AI 集合预报,51 成员) 正式并行运营,与物理 IFS 同步提供业务服务;2025-02 起已先上线 AIFS 单成员版。AI 与 NWP 并跑已成现实运营范式。

  • 许可与合规(要点) ERA5 等 Copernicus 产品自 2025-07-02 起统一采用 CC-BY 4.0,便于科研与商用再利用(需署名);而 ECMWF 实况/实时预报(HRES/ENS 等) 属许可制,商业使用需签约并按资费规则付费。


2. 总体路线:EC 做“锚”,大模型做“乘法”

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