எழுத்தாளர்கள் : Remi Lam (Google DeepMind) Alvaro Sanchez-Gonzalez (Google DeepMind) Matthew Willson (Google DeepMind) Peter Wirnsberger (Google DeepMind) Meire Fortunato (Google DeepMind) Ferran Alet (Google DeepMind) Suman Ravuri (Google DeepMind) Timo Ewalds (Google DeepMind) Zach Eaton-Rosen (Google DeepMind) Weihua Hu (Google DeepMind) Alexander Merose (Google Research) Stephan Hoyer (Google Research) George Holland (Google DeepMind) Oriol Vinyals (Google DeepMind) Jacklynn Stott (Google DeepMind) Alexander Pritzel (Google DeepMind) Shakir Mohamed (Google DeepMind) Peter Battaglia (Google DeepMind) எழுத்தாளர்கள் : Remi Lam (Google DeepMind இல்) Alvaro Sanchez-Gonzalez (Google DeepMind இல் இருந்து) டாக்டர் டாக்டர் (Google DeepMind) Peter Wirnsberger (Google இன் DeepMind) மைக்ரோ Fortunato (Google DeepMind) ஃபார்ரின் அலெக்ட் (Google DeepMind) டாக்டர் ரோஹித் (Google DeepMind) டாக்டர் டாக்டர் (Google DeepMind) Zach Eaton-Rosen (Google DeepMind இல் இருந்து) ஹைதராபாத் (Google DeepMind) Alexander Merose (Google ஆய்வு) Stephan Hoyer (Google ஆய்வு) ஜார்ஜ் ஹாலில் (Google DeepMind) விக்கிப்பீடியா விண்டோஸ் (Google DeepMind) ஜாக்கிரான் ஸ்டோட் (Google DeepMind) அலெக்ஸர் Pritzel (Google DeepMind) ஹைதராபாத் (Google DeepMind) Peter Battaglia (Google DeepMind இல்) ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Keywords: Weather forecasting, ECMWF, ERA5, HRES, Learning Simulation, Graph Neural Networks அறிமுகம் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] GraphCast படங்கள் இதில், “GraphCast” என்ற ஒரு புதிய MLWP விளைவு, ஒரே Google Cloud TPU v4 சாதனத்தில் ஒரு நிமிடத்தில் சரியான 10 நாட்களான விளைவுகளை உருவாக்குகிறது, tropical cyclone tracks, atmospheric rivers, and extreme temperatures forecasts போன்ற பயன்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot...அதற்காக science fiction நாவல்கள் எல்லாம் science ஆகாது.Fictionஐ ஓரளவு இரசிக்கலாம்.Fictionஐ ஓரளவு இரசிக்கலாம்.Fictionஐ ஓரளவு இரசிக்கலாம். GraphCast is implemented as a neural network architecture, based on GNNs in an “encode-process-decode” configuration [1], with a total of 36.7 million parameters. Previous GNN-based learned simulators [31, 26] have been very effective at learning the complex dynamics of fluid and other systems modeled by partial differential equations, which supports their suitability for modeling weather dynamics. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ECMWF’s ERA5 [10] reanalysis archive இல் இருந்து 39 ஆண்டுகளாக (1979–2017) historical data ஐ பயன்படுத்தினோம். as a training objective, we averaged the mean square error (MSE) weighed by vertical level. Error was calculated between GraphCast’s predicted state and the corre-responding ERA5 state over N autoregressive steps. The value of N was increased incrementally from 1 to 12 (i.e., six hours to three days) during the course of training. GraphCast was trained to minimize the training objective using gradient descent and backpropagation. Training GraphCast took approximately four weeks on Cloud 32 TPU v4 devices using batch parallelism. See Supplements Section 4 for further training details. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Verification வழிமுறைகள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இத்தகைய ஒப்பிடும்போது, இரண்டு முக்கியமான தேர்வுகள் எவ்வாறு ஞானம் அமைக்கப்படுகிறது என்பதை அடிப்படையாகக் கருதுகின்றன: (1) ஒப்பிடுகையில் அடிப்படையான உண்மை தேர்வு, மற்றும் (2) பார்வையிடங்கள் மூலம் அடிப்படையான தரவுகளை அடிப்படையாகப் பயன்படுத்தும் தரவு அம்சங்கள் பற்றி கவனமாக கண்காணிப்பு. We use ERA5 as ground truth for evaluating GraphCast, since it was trained to take ERA5 data as input and predict ERA5 data as outputs. However, evaluating HRES forecasts against ERA5 would result in non-zero error on the initial forecast step.Instead, we built a “HRES forecast at step 0” (HRES-fc0) data set to use as ground truth for HRES. HRES-fc0 contains இதன் காரணமாக, ERA5 மற்றும் HRES தரவு சேமிப்பு விண்டோஸ் இடையே வித்தியாசங்களை கவனமாக கட்டுப்படுத்த வேண்டும். ஒவ்வொரு நாளும், HRES 00z, 06z, 12z மற்றும் 18z (இங்கு 18z 18:00 UTC என்று அர்த்தம்) உள்ள 4 +/-3h விண்டோஸ் பயன்படுத்தி கண்காணிப்புகளை சேமிக்கிறது, ஏனெனில் ERA5 00z மற்றும் 12z இடையே உள்ள இரண்டு +9h / 3h விண்டோஸ் பயன்படுத்துகிறது, அல்லது 06z மற்றும் 18z இடையே உள்ள இரண்டு +3h / 9h விண்டோஸ் ஒப்பிடுகிறது. நாங்கள் 06z மற்றும் 18z இடையே GraphCast திட்டங்களை மதிப்பிடுவதற்காக தேர்வு செய்தோம், அதே HRES இடையே உள்ள அதே சேமிப்புகளை ஒப்பிடுவதன் மூலம் அடுத்த கண்காணிப்புகளின் 06z மற்றும் 18z இல் தொடங்கப்பட்ட HRES திட்டங்கள் 3.75 நாட்களுக்கு மட்டுமே இயங்குகின்றன (HRES இன் 00z மற்றும் 12z தொடக்க திட்டங்கள் 10 நாட்களுக்கு இயங்குகின்றன). எனவே, எங்கள் அறிகுறிகள் ஒரு விழிப்புணர்வு அறிகுறியைக் கூறுவதைக் காட்டுகின்றன, அங்கு அறிகுறியை முன் 3.5 நாட்கள் 06z மற்றும் 18z இல் தொடங்கப்பட்ட HRES ஆகியவற்றை ஒப்பிடுகின்றன, மற்றும் அறிகுறியைப் பின்னர் 00z மற்றும் 12z இல் தொடக்க திட்டங்களை ஒப்பிடுகின்றன. Prognosis Verification முடிவுகள் We find that GraphCast has greater weather forecasting skill than HRES when evaluated on 10-day forecasts at a horizontal resolution of 0.25° for latitude/longitude and at 13 vertical levels. 2a–c அம்சங்களில் GraphCast (blue lines) எப்படி z500 (geopotential at 500 hPa) “headline” இல் HRES (black lines) இல், RMSE skill score (i.e., (RMSEA − RMSEB)/RMSEB) என அறியப்பட்ட மாதிரி A மற்றும் அடிப்படை B இடையே normalized RMSE difference) மற்றும் ACC skill ஐ மேம்படுத்துகிறது. z500 ஐ பயன்படுத்தி, synoptic-scale pressure distribution ஐ குறியீடு செய்கின்றது. அட்டவணை 2d ECMWF அறிகுறிகள் அட்டவணை போன்ற ஒரு வடிவத்தில், 10 நாட்களில், அனைத்து 1380 மதிப்பிடப்பட்ட மாற்றங்கள் மற்றும் அழுத்த நிலைகளில் RMSE அறிகுறிகள் ஒப்புக்கொள்கிறது. அறிகுறிகள் அறிகுறிகள் அறிகுறிகள் அறிகுறிகள் அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணை அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் அட்டவணங்கள் HRES (GraphCast) விட சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட சூழலின் பகுதிகள் (அதிகப்படியான அட்டவணைகளில் ரத்த அட்டவணைகளில் மேல் அட்டவணைகள்) சிகிச்சையற்ற நிலையில் இருந்தது, சிகிச்சையற்ற இழப்பு எடை குறைந்ததாக இருந்தது (Supplements Section 7.2.2) பார்க்கவும்.50 hPa அளவுகளைத் தவிர்க்கும் போது, GraphCast மற்ற 1280 இலக்குகளில் 96.9% இல் HRES-களை பெரிதாக மேம்படுத்தியது. We found that increasing the number of auto-regressive steps in the MSE loss improves GraphCast performance at longer lead time (see Supplements Section 7.3.2) and encourages it to express its uncertainty by predicting spatially smoothed outputs, leading to blurrier forecasts at longer lead times (see Supplements Section 7.5.3). HRES’s underlying physical equations, however, do not lead to blurred predictions. To assess whether GraphCast’s relative advantage over HRES on RMSE skill is maintained if HRES is also allowed to blur its forecasts, we fit blurring filters to GraphCast and to HRES, by minimizing the RMSE with respect to the models’ respective ground truths. We found that optimally blurred GraphCast has greater skill than optimally blurred HRES on 88.0% of our 1380 verification targets which is generally consistent with our above conclusions (see Supplements Section 7.4). We also compared GraphCast’s performance to the top competing ML-based weather model, Pangu-Weather [4], and found GraphCast outperformed it on 99.2% of the 252 targets they presented (see Supplements Section 6 for details). தீபாவளி நிகழ்ச்சிகளின் விளைவுகள் ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. tropical cyclone வழிமுறைகள் கிராஃபிக்ஸ் (GraphCast) விமான நிலையம் (Geopotential (z), horizontal wind (Supplements, Section 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements, 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements, 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements, 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements, 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements, 8.1) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலையங்கள் (Supplements) ஆகிய விமான நிலைய ஓவியம் 3a காட்டுகிறது GraphCast 2018–2021 இல் HRES விட குறைந்த median track error உள்ளது. as per-track errors for HRES and GraphCast are correlated, we also measured the per-track paired error difference between the two models and found that GraphCast is significantly better than HRES for lead time 18 hours to 4.75 days, as shown in Figure 3b. atmospheric மழைகள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] சூடான மற்றும் குளிர்ந்த நீர் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 3d ஓவியம் GraphCast சரியான நினைவூட்டல் குழப்பங்கள் 5 மற்றும் 10 நாட்களுக்கு மேல் HRES க்கான மேல் உள்ளன, GraphCast விளைவுகள் பொதுவாக நீண்ட காலங்களில் மிகப்பெரிய வகைப்படைகளில் HRES விட மேலானது என்று விளக்குகிறது. ஒப்பிடுகையில், HRES 12 மணி நேரத்தில் மிகப்பெரிய சரியான நினைவூட்டல் உள்ளது, இது HRES க்கான 2 T விளைவு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு மதிப்பீட்டு அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] முடிவுகள் ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. Data & Materials Availability அறிவியல் GraphCast க்கான குறியீடு மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் எடைகள் github https://github.com/ deepmind/graphcast. This work used publicly available data from the European Centre for Medium Range Forecasting (ECMWF). We use the ECMWF archive (expired real-time) products for ERA5, HRES and TIGGE products, whose use is governed by the Creative Commons Attribution. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ஞாபகம் அலெக்ஸ் அலென்லின், அலெக்ஸ் Blundell, Matt Botvinick, Zied Ben Bouallegue, Michael Brenner, Rob Carver, Matthew Chantry, Marc Deisenroth, Peter Deuben, Marta Garnelo, Ryan Keisler, Dmitrii Kochkov, Christopher Mattern, Piotr Mirowski, Peter Norgaard, Ilan Price, Chongli Qin, Sébastien Racanière, Stephan Rasp, Yulia Rubanova, Kunal Shah, Jamie Smith, Daniel Worrall, மற்றும் எங்கள் வேலை பற்றி ஆலோசனைகள் மற்றும் கருத்துக்களை வழங்கும் எத்தனையோ மற்றவர்களுக்கு நன்றி. நாங்கள் ECMWF க்கான மதிப்பெண் தரவுகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் சமூகத்திற்கு வழங்கியதற்கு நன்றி. திறந்த பாதையின் வடிவம் D. Fan et al., Reference செய்திகள் [1] Peter W Battaglia, Jessica B Hamrick, Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Vinicius Zambaldi, Mateusz Malinowski, Andrea Tacchetti, David Raposo, Adam Santoro, Ryan Faulkner, et al. Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. arXiv preprint arXiv:1806.01261, 2018. [2] P. Bauer, A. Thorpe, and G. Brunet. The Quiet Revolution of Numerical Weather Prediction. [3] Stanley G Benjamin, John M Brown, Gilbert Brunet, Peter Lynch, Kazuo Saito, மற்றும் Thomas W Schlatter. 100 ஆண்டுகள் முன்னேற்றம் முன்னேற்றம் மற்றும் NWP பயன்பாடுகள். Meteorological Monographs, 59:13–1, 2019. [4] Kaifeng Bi, Lingxi Xie, Hengheng Zhang, Xin Chen, Xiaotao Gu, and Qi Tian. Pangu-Weather: A 3D high-resolution model for fast and accurate global weather forecast. arXiv preprint arXiv:2211.02556, 2022. [5] Philippe Bougeault, Zoltan Toth, Craig Bishop, Barbara Brown, David Burridge, De Hui Chen, Beth Ebert, Manuel Fuentes, Thomas M Hamill, Ken Mylne, et al. The THORPEX interactive grand global ensemble. [6] WE Chapman, AC Subramanian, L Delle Monache, SP Xie, மற்றும் FM Ralph. மின் ஞாபகத்தின் மூலம் அணு மழை முன்னேற்றங்களை மேம்படுத்தல். [7] Thomas W Corringham, F Martin Ralph, Alexander Gershunov, Daniel R Cayan, and Cary A Talbot. Atmospheric rivers drive flood damage in western United States. Science advances, 5(12):eaax4631, 2019. [8] Lasse Espeholt, Shreya Agrawal, Casper Sønderby, Manoj Kumar, Jonathan Heek, Carla Bromberg, Cenk Gazen, Rob Carver, Marcin Andrychowicz, Jason Hickey, et al. 12 மணிநேர மழைநீர் முன்னறிவிப்பைப் பற்றி விரிவான அறிவு. [9] T Haiden, Martin Janousek, J Bidlot, R Buizza, Laura Ferranti, F Prates, மற்றும் F Vitart. ECMWF எதிர்பார்ப்புகள் மதிப்பீடு, 2018 இன் மேம்படுத்தல் सहित. European Centre for Medium Range Weather Forecasts Reading, UK, 2018. [10] Hans Hersbach, Bill Bell, Paul Berrisford, Shoji Hirahara, András Horányi, Joaquín Muñoz-Sabater, Julien Nicolas, Carole Peubey, Raluca Radu, Dinand Schepers, et al. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730):1999–2049, 2020. [11] Ryan Keisler. Global weather forecasting with graph neural networks. arXiv preprint arXiv:2202.07575, 2022. [12] Kenneth R Knapp, Howard J Diamond, James P Kossin, Michael C Kruk, Carl J Schreck, et al. International best track archive for climate stewardship (IBTrACS) project, version 4. https: //doi.org/10.25921/82ty-9e16, 2018 [13] Kenneth R Knapp, Michael C Kruk, David H Levinson, Howard J Diamond, and Charles J Neumann. The international best track archive for climate stewardship (IBTrACS) unifying tropical cyclone data. [14] Thorsten Kurth, Shashank Subramanian, Peter Harrington, Jaideep Pathak, Morteza Mardani, David Hall, Andrea Miele, Karthik Kashinath, and Animashree Anandkumar. FourCastNet: Adaptive fourier neural operators பயன்படுத்தி உலகளாவிய உயர் ஒப்பந்தம் வானிலை முன்னேற்றம். arXiv preprint arXiv:2208.05419, 2022. [15] David A Lavers, Adrian Simmons, Freja Vamborg, and Mark J Rodwell. A evaluation of ERA5 precipitation for climate monitoring. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 148(748):3152–3165, 2022. [16] Ignacio Lopez-Gomez, Amy McGovern, Shreya Agrawal, and Jason Hickey. Global extreme heat forecasting using neural weather models. Artificial Intelligence for the Earth Systems, pages 1–41, 2022. [17] கார்ஸ்டன் மசோதா மற்றும் அஸ்பாரியா கார்ஸ்டோரோ. MARS பயனர் ஆய்வு. https://confluence. ecmwf.int/display/UDOC/MARS+user+documentation, 2022. [18] லீன்ஸ் மேனன்ஸ்ன். 202208 - heatwave - uk. https://confluence.ecmwf.int/display/ FCST/202208+-+Heatwave+-+UK, 2022. [19] Linus Magnusson, Thomas Haiden, and David Richardson. Verification of extreme weather events: Discrete predictands. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, 2014. [20] Linus Magnusson, Sharanya Majumdar, Rebecca Emerton, David Richardson, Magdalena Alonso-Balmaseda, Calum Baugh, Peter Bechtold, Jean Bidlot, Antonino Bonanni, Massimo Bonavita, et al. ECMWF இல் மழைநீர் நடவடிக்கைகள். [21] Andrew B Martinez. ஆரோக்கியம், 8(2):18, 2020 இல் ஆரோக்கியம், 2020 இல் ஆரோக்கியம், 2020 இல் [22] Benjamin J Moore, Paul J Neiman, F Martin Ralph, and Faye E Barthold. Physical processes associated with heavy flooding rainfall in Nashville, Tennessee, and the vicinity during 1–2 May 2010: The role of an atmospheric river and mesoscale convective systems. Monthly Weather Review, 140(2):358–378, 2012. [23] Paul J Neiman, F Martin Ralph, Gary A Wick, Jessica D Lundquist, and Michael D Dettinger. meteorological characteristics and overland precipitation impacts of atmospheric rivers affecting the West Coast of North America based on eight years of ssm/i satellite observations. [24] டாங் குஜன், ஜான்சன் Brandstetter, Ashish Kapoor, Jayesh K Gupta, and Aditya Grover. ClimaX: A foundation model for weather and climate. arXiv preprint arXiv:2301.10343, 2023. [25] Jaideep Pathak, Shashank Subramanian, Peter Harrington, Sanjeev Raja, Ashesh Chattopad-hyay, Morteza Mardani, Thorsten Kurth, David Hall, Zongyi Li, Kamyar Azizzadenesheli, et al. Fourcastnet: Adaptive fourier neural operators பயன்படுத்தி உலகளாவிய தரவு அடிப்படையான உயர் ஒப்பந்தம் வானிலை மாதிரி. arXiv preprint arXiv:2202.11214, 2022. [26] Tobias Pfaff, Meire Fortunato, Alvaro Sanchez-Gonzalez, and Peter Battaglia. Learning mesh based simulation with graph networks. in International Conference on Learning Representations, 2021. [27] Stephan Rasp, Peter D Dueben, Sebastian Scher, Jonathan A Weyn, Soukayna Mouatadid, மற்றும் Nils Thuerey. WeatherBench: Data-Driven Weather Forecasting க்கான ஒரு அடிப்படை தரவு சேர்க்கை. Earth Systems Modeling Advances, 12(11):e2020MS002203, 2020. [28] Stephan Rasp மற்றும் Nils Thuerey. data-driven medium-range weather prediction with a resnet pre-trained on climate simulations: A new model for weatherbench. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(2):e2020MS002405, 2021. [29] Suman Ravuri, Karel Lenc, Matthew Willson, Dmitry Kangin, Remi Lam, Piotr Mirowski, Megan Fitzsimons, Maria Athanassiadou, Sheleem Kashem, Sam Madge, et al. விஞ்ஞானிகளின் விழுக்காடு இப்போது ரோட்டர் உற்பத்தி மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. Nature, 597(7878):672–677, 2021. [30] Takaya Saito and Marc Rehmsmeier. Precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PloS one, 10(3):e0118432, 2015. [31] Alvaro Sanchez-Gonzalez, Jonathan Godwin, Tobias Pfaff, Rex Ying, Jure Leskovec, மற்றும் Peter Battaglia. Graph Networks மூலம் சிக்கலான பொருளாதார வடிவமைப்பை வடிவமைக்க அறிவுறுத்தல். [32] Xingjian Shi, Zhihan Gao, Leonard Lausen, Hao Wang, Dit-Yan Yeung, Wai-kin Wong, and Wang-chun Woo. Deep learning for precipitation nowcasting: A benchmark and a new model. Advances in neural information processing systems, 30, 2017. [33] Casper Kaae Sønderby, Lasse Espeholt, Jonathan Heek, Mostafa Dehghani, Avital Oliver, Tim Salimans, Shreya Agrawal, Jason Hickey, மற்றும் Nal Kalchbrenner. [34] Richard Swinbank, Masayuki Kyouda, Piers Buchanan, Lizzie Froude, Thomas M. Hamill, Tim D. Hewson, Julia H. Keller, Mio Matsueda, John Methven, Florian Pappenberger, Michael Scheuerer, Helen A. Titley, Laurence Wilson, மற்றும் Munehiko Yamaguchi. The TIGGE project and its achievements. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(1):49 – 67, 2016. [35] Jonathan A Weyn, Dale R Durran, and Rich Caruana. Machines can learn to predict weather? Use deep learning to predict gridded 500-hPa geopotential height from historical weather data. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11(8):2680–2693, 2019. [36] Jonathan A Weyn, Dale R Durran, and Rich Caruana. Data-driven global weather prediction using deep convolutional neural networks on a cubic sphere. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(9):e2020MS002109, 2020. 1 அறிவியல் இந்த பகுதியில், GraphCast (Supplements Section 1.1), NWP baseline HRES, மற்றும் HRES-fc0 க்கு நாம் பயன்படுத்திய தரவுகளை ஆய்வு மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்காக நாம் பயன்படுத்திய தரவுகளை ஆய்வு செய்கிறோம் (Supplements Section 1.2). ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 1.1 ஐந்தாவது ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] எங்கள் ERA5 தரவு அட்டவணை ECMWF இன் ERA5 ஆவணத்தில் கிடைக்கும் மாற்றங்களை ஒரு பகுதியைக் கொண்டுள்ளது (திருவகை 2), 37 வெப்பநிலைகளில்2: 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 50, 70, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 650, 700, 775, 800, 825, 850, 875, 900, 925, 950, 975, 1000 hPa. சேர்க்கப்பட்ட ஆண்டுகள் அளவு 1979-01-01 முதல் 2022-01-10 வரை இருந்தது, இது 6 மணி நேர விகிதங்களில் (ஒவ்வொரு நாளும் 00z, 06z, 12z மற்றும் 18z சதவிகிதமாக) downsampling செய்யப்பட்டது. the downsampling is performed by subsampling, except for the total precipitation, which is accumulated for 1.2 திருநங்கைகள் KUYCASE CSGO வழக்கு திறப்பு தள FREE DAILY BONUS KUYCASE is the best place to open CS:வழக்குகள் GO மற்றும் சிறந்த துளி பெற. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... HRES operational forecasts அதன்பின்னர், ECMWF’s Metview library, with default regrid parameters.We temporarily downsampled them to 6 hour intervals.There are two groups of HRES forecasts: those initialized at 00z/12z which are released for 10 day horizons, and those initialized at 06z/18z which are released for 3.75 day horizons. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] HRES-fc0 850hPa (z850) மற்றும் 925hPa (z925) இல் மாறுபட்ட geopotential இல் ECMWF HRES ஆவணத்தில் உள்ள மதிப்புகளின் ஒரு மிக சிறிய அளவு (NaN) அல்ல. இந்த NaNs 2016-2021 இல் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்பட்ட நேரங்களில் சரியான முறையில் வடிவமைக்கப்படுகின்றன. இது z850 இல் 0.00001% ஆகும் (1 பக்ஸல் ஒவ்வொரு 10 1440 x 721 நீண்டகால அட்டவணைகள்), z925 இல் 0.00000001% ஆகும் (1 பக்ஸல் ஒவ்வொரு 10,000 1440 x 721 நீண்டகால அட்டவணைகளில் 1 பக்ஸல்) மற்றும் செயல்திறன் மீது எந்த அளவிலான பாதிப்பும் இல்லை. எளிதாக ஒப்பிடும்படி, இந்த இழக்க முடியாத மதிப்புகளை இடையே இருக்கும் பக் HRES NaN handling 1.3.Tropical Cyclone பற்றிய தகவல்கள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்நிலையில், இந்நிலையில், அந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலாவணி அலுவலர்கள், இந்நிய செலா பாருங்கள் Section 8.1 for details of the tracker algorithm and results. 2.Notation and Problem Statement - பிரச்னைகள் இந்த பகுதியில், நாங்கள் பதிவு முழுவதும் பயனுள்ள நேரம் குறிப்புகள் பயன்படுத்தி விவரிக்கிறோம் (குறிப்பு 2.1), நாம் அணுகும் பொதுவான எதிர்பார்ப்பு பிரச்சனை (குறிப்பு 2.2), மற்றும் நாங்கள் வானிலை நிலை மாதிரி எப்படி விவரிக்கிறோம் (குறிப்பு 2.3). 2.1 காலம் குறிப்பு இதன் காரணமாக, நாங்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் ஒரு நிமிடம் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம், நாங்கள் "நாம்" என்று அழைக்கிறோம். t: Forecast time step index, இது முன்னோட்டத்தை முதன்முதலாகப் பயன்படுத்திய பின்னூட்டங்கள் எத்தனை முறை நடக்கின்றன என்பதைக் குறிக்கிறது. T: Forecast horizon, இது ஒரு Forecast-இல் நடக்கும் நடவடிக்கைகளின் மொத்த எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. (d) Validity time, which indicates the date-time of a particular weather state. முன்பே ஏற்றப்பட்ட (preloaded) Multi-Turbo மற்றும் Ultra Game Mode ஆகியவை உள்ளன. Δd: Forecast step duration, indicating how much time passes during one forecast step.நேரத்தில் எவ்வளவு நேரம் ஓடுகிறது. τ: முன்னுரிமை நேரம், இது முன்னுரிமை நேரத்தைக் குறிக்கிறது (i.e., τ = tΔd). 2.Prognosis பிரச்சினைகள் இதன் பின்னணியில், நாடாளுமன்ற உறுப்பினர்கள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள், மாநில அரசுகள் ஆகியவற்றை ஒத்துக்கொள்ள வேண்டும். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Xd−Δd , Xd−2Δd , ..., Xd தவிர. மாதிரி, பின்னர், அடிப்படையில், Zd சரியாக அடைய இந்த கூடுதல் தொடர்பு தகவல்களை பயன்படுத்த முடியும். ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இதன் விளைவாக, பிரிவு 5 இல் தெளிவாக குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. எங்கள் வேலையில், தரவுகளின் மற்றும் எதிர்பார்ப்புகளின் நேர விகிதம் எப்போதும் Δd = 6 மணிநேரம் இருந்தது, 10 நாட்களுக்கு மேற்பட்ட எதிர்பார்ப்பு மையம், T = 40 படிகளை ஒப்பிடும். ஏனெனில் Δd இந்த பதிவு முழுவதும் ஒரு நிலையானது என்பதால், நாம் (Xt, Xt+1, . . . , Xt+T ) மாற்றாக (Xd, Xd+Δd , . . , Xd+TΔd ), ஒரு குறிப்பிட்ட தேதி-நேரம் மாறாக ஒரு முழுநேரம் மூலம் காலம் ஒப்பிடலாம். 2.3. Modeling ECMWF weather data ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] எங்கள் தரவுத்தளத்தில், ஒரு ERA5 வானிலை நிலை Xt, அட்டவணை 2 இல் உள்ள அனைத்து மாற்றங்களையும் ஒரு 0.25° நீள-கடுப்பு ஒலிப்பதிவு, ஒரு மொத்த 721 × 1440 = 1, 038, 240 கிளைகள் மற்றும் 37 வடிவமைப்பான வெப்பநிலைகள் உள்ளடக்கியது. வானிலை மாற்றங்கள் அனைத்து வெப்பநிலைகளில் உறுதிப்படுத்தப்படுகின்றன, மற்றும் (கடுப்பு) கிளைகள் தொகுப்பு G0.25◦ = {−90.0, −89.75, . . . . , 90.0} × {−179.75, −179.5, . . . , 180.0}. இந்த மாற்றங்கள் தங்கள் குறுகிய பெயர் மூலம் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன (ஆனால், வானிலை மாற்றங்கள், வானிலை மாற்றங்கள்) வகை மா இந்த மாற்றங்கள் அனைத்தும், எங்கள் மாதிரி 5 சுழற்சி மாற்றங்கள் மற்றும் 6 சுழற்சியின் மாற்றங்கள் ஒரு மொத்த 227 இலக்கு மாற்றங்கள் நிரூபிக்கிறது. எத்தனையோ மற்ற நிலையான மற்றும் / அல்லது வெளியீட்டு மாற்றங்கள் எங்கள் மாதிரி உள்ளடக்கத்தில் வழங்கப்பட்டது. இந்த மாற்றங்கள் அட்டவணை 1 மற்றும் அட்டவணை 2 இல் காட்டுகின்றன. நாங்கள் Xt இல் உள்ள மாற்றங்கள் ஒரு பகுதியை xt என்றும், 227 இலக்கு மாற்றங்களின் ஒவ்வொரு மாற்றத்தையும் xt என்றும் xt என்றும் கூறுகிறோம்.Xt இல் உள்ள மாற்றங்கள் ஒரு பகுதியை xt என்றும் கூறுகிறோம்.The full state representation Xtii, j therefore contains a total of 721 × 1440 × (5 + 6 × 37) = 235, 680, 480 values.Note, at the poles, the 1440 longitude points are equal, so the actual number of distinct grid points is slightly smaller. 3. GraphCast model இந்த பகுதியில் GraphCast பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை வழங்குகிறது, ஒரு முன்னுரிமை (குறிப்பு 3.1), ஒரு சுலபமான மொழி (குறிப்பு 3.2), பின்னர் ஒரு தொழில்நுட்ப விளக்கத்தை வழங்குகிறது GraphCast (குறிப்பு 3.3), அதன் குறியீடு (குறிப்பு 3.4), செயலாளர் (குறிப்பு 3.5), மற்றும் decoder (குறிப்பு 3.6), மேலும் அனைத்து அமைப்பு மற்றும் parameterization விவரங்கள் (குறிப்பு 3.7). 3.1 ஒரு நிரூபணம் எங்கள் GraphCast மாதிரி ஒரு ஒன்பது-குறிப்பிடப்பட்ட வடிவமைப்பாளராக அறியப்படுகிறது, இது அறுவடை (2) இல் φ-ன் அம்சத்தை எடுக்கும் மற்றும் இரண்டு தொடர்ச்சியான உள்ளடக்க நிலைகளை அடிப்படையில் அடுத்த இடத்தை நிரூபிக்கும். As in Equation (3), we can apply GraphCast iteratively to produce a forecast of arbitrary length, 𝑇. This is illustrated in Figure 1b,c. We found, in early experiments, that two input states yielded better performance than one, and that three did not help enough to justify the increased memory footprint. 4.2 Architectural பார்வை GraphCast இன் அடிப்படை வடிவமைப்பு ஒரு "coding-process-decode" அமைப்பில் GNNs பயன்படுத்துகிறது [6], படி 1d,e,f. GNN-based learned simulators are very effective at learning complex physical dynamics of fluids and other materials [43, 39], as the structure of their representations and calculations are analogue to learned finite element solvers [1]. A key advantage of GNNs is that the input graph's structure determines which parts of the representation interact with one another via learned message-passing, allowing arbitrary patterns of spatial interactions over any range. By contrast, a convolutional neural network (CNN) is restricted to computing interactions within local patches (or, in case of dilated convolution, overly stepped longer ranges). And while Transformers [48] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Our multi-mesh is constructed by first dividing a regular icosahedron (12 nodes and 20 faces) iteratively 6 times to obtain a hierarchy of icosahedral meshes with a total of 40,962 nodes and 81,920 faces on the highest resolution. We leveraged the fact that the coarse-mesh nodes are subsets of the fine-mesh nodes, which allowed us to superimpose edges from all levels of the mesh hierarchy onto the finest-resolution mesh. This procedure yields a multi-scale set of meshes, with coarse edges bridging long distances at multiple scales, and fine edges capturing local interactions. Figure 1g shows each individual refined mesh, and Figure 1e shows the full multi-mesh. GraphCast’s encoder (Figure 1d) first maps the input data, from the original latitude-longitude grid, into learned features on the multi-mesh, using a GNN with directed edges from the grid points to the multi-mesh. The processor (Figure 1e) then uses a 16-layer deep GNN to perform learned message-passing on the multi-mesh, allowing efficient propagation of information across space due to the long-range edges. The decoder (Figure 1f) then maps the final multi-mesh representation back to the latitude-longitude grid using a GNN with directed edges, and combines this grid representation, 𝑌ˆ𝑡+𝑘, with the input state, 𝑋ˆ𝑡+𝑘, to form the output prediction, 𝑋ˆ𝑡+𝑘+1 = 𝑋ˆ𝑡+𝑘 + 𝑌ˆ𝑡+𝑘. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரே ஒரு Cloud TPU v4 சாதனத்தில், GraphCast ஒரு 0.25° தீர்வு, 10-நாள் விளைவுகளை (6 மணி நேர விளைவுகளில்) 60 விநாடிகளில் உருவாக்க முடியும். ஒப்பிடுகையில், ECMWF இன் IFS அமைப்பு ஒரு 11.664-மேட்டர் குளிர்பானத்தில் இயங்குகிறது, மற்றும் 0.1° தீர்வு, 10-நாள் விளைவுகளை உருவாக்குகிறது (முதல் 90 மணி நேர விளைவுகளில் 1 மணி நேர விளைவுகளில் வெளியிடப்பட்டது, மணி 93-144, மற்றும் 150-240 மணி நேர விளைவுகளில் 6 மணி நேர விளைவுகளில், ஒரு மணி நேர விளைவுகளில் [41]. HRES வெளியீடு விவரங்களை இங்கே பார்க்கவும்: https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/set-i. 3.3 GraphCast குறியீடு GraphCast is implemented using GNNs in an “encode-process-decode” configuration, where the encoder maps (surface and atmospheric) features on the input latitude-longitude grid to a multi-mesh, the processor performs many rounds of message-passing on the multi-mesh, and the decoder maps the multi-mesh features back to the output latitude-longitude grid (see Figure 1). The model operates on a graph G(VG, VM, EM, EG2M, EM2G), defined in detail in the subsequent paragraphs. எஸ்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம்.எம். Grid nodes VM represents the set containing each of the mesh nodes 𝑣M. Mesh nodes are placed uniformly around the globe in a R-refined icosahedral mesh 𝑀𝑅. 𝑀0 corresponds to a unit-radius icosahedron (12 nodes and 20 triangular faces) with faces parallel to the poles (see Figure 1g). The mesh is iteratively refined 𝑀𝑟 → 𝑀𝑟+1 by splitting each triangular face into 4 smaller faces, resulting in an extra node in the middle of each edge, and re-projecting the new nodes back onto the unit sphere.4 Features vM,features associated with each mesh node 𝑣M include the cosine of the latitude, and 𝑖 𝑖the sine and cosine of the longitude. GraphCast works with a mesh that has been refined 𝑅 = 6 times, 𝑀6, resulting in 40,962 mesh nodes (see Supplementary Table 4), each with the 3 input features. Mesh nodes ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Mesh edges ஒவ்வொரு விலையுயர்ந்த eM ஒரு அனுப்பியர் மின்சார நுணுக்கத்தை vM ஒரு அனுப்பியர் மின்சார நுணுக்கத்தை vM இல் இணைக்கும் போது, நாம் vM→vM மின்சார நுணுக்கத்தை eM அம்சங்கள், மின்சார நுணுக்கங்களின் ஒற்றை துறையில் நிலையைப் பயன்படுத்தி அம்சங்களை உருவாக்குகின்றன. இது விலையுயர்ந்த vM→vM s r நீளம், மற்றும் அனுப்பியர் நுணுக்கின் 3d நிலையங்கள் மற்றும் அனுப்பியர் நுணுக்கின் நிலையங்கள் இடையே விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயுயர்ந்த விலையுயுயு EG2M ஒரு வழிகேட்டான கட்டிடங்களை அனுப்பிய மின்சாரம் கட்டிடங்களைப் பெறுபவர்களுடன் இணைக்கும். ஒரு கட்டிட eG2M vG→vM சேர்க்கப்படுகிறது, மின்சாரம் கட்டிடத்தை மற்றும் மின்சாரம் கட்டிடத்தைக் கட்டிடத்தின் கட்டிடத்தை விட சிறிய r அல்லது அதே 0.6 முறை5 ஆகும் என்றால், இது ஒவ்வொரு மின்சாரம் கட்டிடத்திற்கும் ஒரு மின்சாரம் கட்டிடத்திற்கும் இணைக்கப்படும் என்று உறுதி செய்கிறது. eG2M அம்சங்கள், vG→vM s r மின்சாரம் கட்டிடங்கள் அம்சங்களைப் போலவே உருவாக்கப்படுகிறது. Grid2Mesh edges EM2G தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபேசி தொலைபே Mesh2Grid edges 4.4 குறியீடு Encoder இலக்கு data in latent representations for the processor, which will run exclusively on the multi-mesh. As part of the encoder, we first embed the features of each of the grid nodes, mesh nodes, mesh edges, grid to mesh edges, and mesh to grid edges into a latent space of fixed size using five multi-layer perceptrons (MLP), Embedding the input features Next, to transfer information of the state of the atmosphere from the grid nodes to the mesh nodes, we perform a single message passing step over the Grid2Mesh bipartite subgraph GG2M(VG, VM, EG2M) connecting grid nodes to mesh nodes.This update is performed using an interaction network [5, 6], augmented to be able to work with multiple node types [2]. Grid2Mesh GNN Then each of the mesh nodes is updated by aggregating information from all of the edges arriving at that mesh node: ஒவ்வொரு grid node-யும் updated ஆகும், but without aggregation, because grid nodes are not receivers of any edges in the Grid2Mesh subgraph. அனைத்து மூன்று அம்சங்களையும் புதுப்பிக்கப்பட்ட பிறகு, மாதிரி ஒரு இடைவெளி இணைப்பை சேர்க்கின்றது, மற்றும் குறிப்பு எளிமையாக, மாற்றங்களை திரும்ப ஒப்படைக்கிறது, 5.3 செயலாளர் இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ஒரு single layer of the Mesh GNN is a standard interaction network [5, 6] which first updates each of the mesh edges using information of the adjacent nodes. Multi-mesh GNN பின்னர் அது ஒவ்வொரு மின்சார கிளைகளை புதுப்பித்து, அந்த மின்சார கிளைக்கு வரும் அனைத்து கிளைகளிலிருந்து தகவல்களை சேகரித்து: மற்றும் இரண்டையும் புதுப்பிக்கப்பட்ட பிறகு, பரிமாணங்கள் ஒரு இடைவெளி இணைப்பு மற்றும் குறிப்பு எளிமையாகும் போது புதுப்பிக்கப்படுகின்றன, மேலும் உள்ளடக்க மாற்றங்கள்: முந்தைய வரிசையில் ஒரு single layer of message passing விளக்குகிறது, ஆனால் [43, 39] போன்ற ஒரு அணுகுமுறை பின்னர், நாங்கள் இந்த layer iteratively 16 முறை பயன்படுத்தியது, ஒவ்வொரு வரிசையில் MLPs க்கான unshared neural network weights பயன்படுத்தி. 3.6 டாக்டர் Decoder-ன் அம்சங்கள், information back to the grid, and extract an output. Grid2Mesh GNN போன்ற, Mesh2Grid GNN, Mesh2Grid bipartite subgraph GM2G(VG, VM, EM2G) மூலம் ஒரு single message passing performs.The Grid2Mesh GNN is functionally equivalent to the Mesh2Grid GNN, but using the Mesh2Grid edges to send information in opposite direction.The GNN first updates each of the Grid2Mesh edges using information of the adjacent nodes: Mesh2Grid GNN Then it updates each of the grid nodes, aggregating information from all of the edges arriving at that grid node: In this case we do not update the mesh nodes, as they won’t play any role from this point on. இங்கே மீண்டும் நாம் ஒரு இடைவெளி இணைப்பு சேர்க்க, மற்றும் குறிப்பு எளிமையாக, மாற்றங்கள், இந்த முறை மட்டுமே கிளைகள், இந்த இடைவெளியில் மட்டுமே தேவைப்படும்: இறுதியாக, ஒவ்வொரு விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த விலையுயர்ந்த Output function which contains all 227 predicted variables for that grid node. Similar to [43, 39], the next weather state, 𝑋ˆ𝑡+1, is computed by adding the per-node prediction, 𝑌ˆ𝑡 , to the input state for all grid nodes, 3.7 Standardization மற்றும் Network Parameterization ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Input normalization ஏனெனில் எங்கள் மாதிரி ஒரு வித்தியாசம் வெளியேறுகிறது, Y ̈t , இது, விளைவு நேரத்தில், Xt உடன் சேர்க்கப்படுகிறது X ̈t + 1 உடன், நாங்கள் ஒவ்வொரு வித்தியாசத்திற்கும் நேரம் வித்தியாசம் Yt = Xt+1 − Xt உடன் per-pressure level standard deviation statistics calculating மூலம் மாடல் வெளியேற்றத்தை normalized.When the GNN produces an output, we multiply this output by this standard deviation to obtain Y ̈t before calculating X ̈t + 1, as in Equation (18). Output normalization இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... Neural network parameterizations 4. Training details இந்த பகுதியில் GraphCast பயிற்சி தொடர்பான விவரங்களை வழங்குகிறது, அம்சத்தை உருவாக்குவதற்கு பயன்படுத்தப்பட்ட தரவு பிரிவு (குறிப்பு 4.1), ஒவ்வொரு மாற்று மற்றும் வடிவமைப்பான நிலைக்கு தொடர்புடைய எடை கொண்ட இலக்கு செயல்பாட்டை முழுமையாக விளக்குகிறது (குறிப்பு 4.2), தானியங்கி பயிற்சி அணுகுமுறை (குறிப்பு 4.3), சிறப்பம்சங்கள் அமைப்புகள் (குறிப்பு 4.4), பயிற்சி செலவுகளை குறைக்க பயன்படுத்தப்பட்ட ஆலோசனை பயிற்சி (குறிப்பு 4.5), GraphCast இன் நினைவக அறிகுறிகளை குறைக்க பயன்படுத்தப்பட்ட தொழில்நுட்ப விவரங்கள் (குறிப்பு 4.6), பயிற்சி நேரம் (குறிப்பு 4.7) மற்றும் நாங்கள் பயன்படுத்திய மென்பொருள் (குறிப்பு 4.8). 4.1 பிரித்தானியா பயிற்சி ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 4.2. Training objective GraphCast was trained to minimize an objective function over 12-step forecasts (3 days) against ERA5 targets, using gradient descent. The training objective is defined as the mean square error (MSE) between the target output 𝑋 and predicted output 𝑋ˆ, எங்கே τ ∈ 1 : Ttrain என்பது Ttrain autoregressive step-க்கு ஒப்பிடும் lead times ஆகும். ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 𝑗 ∈ 𝐽 indexes the variable, and for atmospheric variables the pressure level. E.g. 𝐽 ={z1000, z850, . . . , 2 T, MsL}, I ∈ G0.25◦ இன் நிலையம் (தொடர்பு மற்றும் நீண்டகாலம்) நிலையங்கள் கிளையில், x ̈d0+τ மற்றும் xd0+τ ஒரு சில மாற்றங்கள் நிலை, நிலையம், மற்றும் lead time,j,i j,i பொருந்தும் மற்றும் இலக்கு அளவுகள். 𝑠 𝑗 is the per-variable-level inverse variance of time differences, wj = Per-variable-level இழப்பு எடை ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். In order to build a single scalar loss, we took the average across latitude-longitude, pressure levels, variables, lead times, and batch size. We averaged across latitude-longitude axes, with a weight proportional to the latitude-longitude cell size (normalized to mean 1). We applied uniform averages across time and batch. இந்நிகழ்ச்சியில், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்சியில் பல்வேறு அம்சங்களைக் கையாளுவதாகவும், இந்நிகழ்ச்ச 4.3. Training on autoregressive objective In order to improve our model’s ability to make accurate forecasts over more than one step, we used an autoregressive training regime, where the model’s predicted next step was fed back in as input for predicting the next step. The final GraphCast version was trained on 12 autoregressive steps, following a curriculum training schedule described below. The optimization procedure computed the loss on each step of the forecast, with respect to the corresponding ground truth step, error gradients with respect to the model parameters were backpropagated through the full unrolled sequence of model iterations (i.e., using backpropagation-through-time). 4.4 சிறப்பம்சம் எங்கள் ERA5 பயிற்சி தரவு அட்டவணையில் இருந்து, மாற்று, 32 அட்டவணையில், AdamW மேம்பாடு [33, 27] parameters (beta1 = 0.9, beta2 = 0.95) பயன்படுத்தி.We used weight decay of 0.1 on the weight matrices.We used gradient (norm) clipping with a maximum norm value of 32. 4.5. Curriculum training schedule ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 4.6 நினைவகத்தை குறைக்க எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம். 4.7 பயிற்சி நேரம் ஓட்டுநர்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் ஓட்டுநர்களின் எண்ணிக்கையைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், மேலே குறிப்பிடப்பட்டபடி, 32 TPU சாதனங்களில் GraphCast பயிற்சி சுமார் 4 வாரங்கள் எடுத்தது. 4.8.Software மற்றும் Hardware Stack நாம் JAX [9], Haiku [23], Jraph [17], Optax, Jaxline [4] மற்றும் xarray [25] பயன்படுத்தி எங்கள் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி. 5) Verification methods இந்த விவகாரத்தில் எங்கள் மதிப்பீடு திட்டத்தைப் பற்றி விரிவாக விளக்குகிறது. 5.1 விவகாரத்தில் காரணமான முறையில் தரவுகளை பிரித்து எங்கள் வழிமுறைகளை விளக்குகிறது, meaningful generalization க்கான எங்கள் மதிப்பீடு சோதனைகளை உறுதிப்படுத்தும், எனவே, வெற்றிகரமாக தகவல்களை பயன்படுத்தி இல்லாமல். 5.2 விவகாரத்தில் HRES திறனை மதிப்பிடும் எங்கள் தேர்வுகளை மேலும் விரிவாக விளக்குகிறது மற்றும் அதை GraphCast மற்றும் HRES க்கு ஒப்பிடும், தங்கள் உள்ளடக்கங்கள் மற்றும் இலக்குகள் (5.2.1 விவகாரத்தில்) அதே பார்வையைப் பெறுவதற்கான அனைத்து வழிகளுக்கும் நன்மைகளை உறுதிப்படுத்தும் (5.2.3) மற்றும் இறுதியாக 2018 (5.2.4 விவகாரத்தில்) செயல்திறன் கண்காணி 5.1 Training, Validation, and Test splits - பயிற்சி, சான்றிதழ் மற்றும் சோதனை விவரங்கள் In the test phase, using protocol frozen at the end of the development phase (Section 4.1), we trained four versions of GraphCast, each of them on a different period. The models were trained on data from 1979–2017, 1979–2018, 1979–2019 and 1979–2020 for evaluation on the periods 2018–2021, 2019–2021, 2020–2021 மற்றும் 2021 இல் ஒப்பிடுகையில். மீண்டும், இந்த பிரிவுகள் மாதிரி ஒரு பதிப்பு பயிற்சி செய்ய பயன்படுத்தப்பட்ட தரவுகள் மற்றும் அதன் செயல்திறன் மதிப்பீடு செய்ய பயன்படுத்தப்பட்ட தரவுகள் இடையே ஒரு காரணத்திற்கான வித்தியாசத்தை நிலைநிறுத்துகின்றன (சிறு 8 பார்க்க). எங்கள் முடிவுகளை 2018 இல் மதிப்பிடப்பட்டது (இதுவே, மாதிரி 1979–2017 இல் பயிற்சி செய்யப்பட்டது), சில வித்தியாசங்கள் தவிர. சைக்கிளில் பின்னணி முயற்சிகளில், நாம் 2018–2021 இல் முடிவுகளை அறிவிக்கிறோம், ஏனெனில் சைக்கிள்கள் அவ்வளவு பிரபலமாக இல்லை, எனவே மேலும் ஆண்டுகள் சேர்க்கை அளவு அதிகரிக்கிறது. நாங்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட ஆண்டுக்கு புதிய பதிப்பு Graph 5.2. Comparing GraphCast to HRES 5.2.1 உண்மையை அடிப்படையில் தரவுகளை தேர்வு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 5.2.2 ஆசீர்வாத வடிவங்களில் சமமான பார்வையை உறுதிப்படுத்துதல் இந்நிகழ்ச்சியின் போது, நாம் ERA5 மற்றும் HRES-fc0 தரவு சேமிப்பு விண்டோஸ் இடையே பல்வேறு வித்தியாசங்களை கட்டுப்படுத்துவதற்கான தேர்வுகளை செய்தோம். Section 1 இல் கூறியபடி, ஒவ்வொரு நாளும் HRES 00z, 06z, 12z மற்றும் 18z இன் அடிப்படையில் 4 +/-3h விண்டோஸ் பயன்படுத்தி கண்காணிப்புகளை சேமிக்கிறது (இங்கு 18z Zulu ஒப்பந்தத்தில் 18:00 UTC என்று அர்த்தம்), அப்போது ERA5 00z மற்றும் 12z இன் அடிப்படையில் இரண்டு +9h/-3h விண்டோஸ் பயன்படுத்துகிறது, அல்லது 06z மற்றும் 18z இன் அடிப்படையில் 2 +3h/-9h விண்டோஸ் ஒப்பிடுகிறது. ஒரு விளக்கத்திற்கு, GraphCast இன் 00z மற்றும் 12z இன் அடி ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 5.2.3.Initialization மற்றும் validity times-of-day இடையே ஒப்பிடுதல் ஏற்கனவே கூறியது போல், HRES உடன் ஒரு நேர்மையான ஒப்பந்தம் நாம் 06z மற்றும் 18z முதலாளிகளை பயன்படுத்தி GraphCast மதிப்பிட வேண்டும், மற்றும் 12h மடங்குகள் உள்ள lead times, meaning validity times are also 06z and 18z. 3.75 நாட்களுக்கு மேல் lead times இல் archived HRES forecasts available using 06z and 18z initialization and validity times, and we use these to perform a similar-for-like comparison with GraphCast at these lead times. Note, because we evaluate only on 12 hour lead time increments, this means the final lead time is 3.5 days. 4 நாட்களுக்கு மேற்பட்ட lead times, archived HRES forecasts only available at 00z and 12z initializations, which given our 12-hour multiple lead times means 00z and 12z validity times.At these lead times we have no choice but to compare GraphCast at 06z and 18z, with HRES at 00z and 12z. In these comparisons of globally-defined RMSEs, we expect the difference in time-of-day to give HRES a slight advantage. In Figure 11, we can see that up to 3.5 day lead times, HRES RMSEs tend to be smaller on average over 00z and 12z initialization/validity times than they are at the 06z and 18z times which GraphCast is evaluated on. We can also see that the difference decreases as lead time increases, and that the 06z/18z RMSEs generally appear to be tending towards an asymptote above the 00z/12z RMSE, but within 2% of it. We expect these differences to continue to favor HRES at longer lead times, and regardless to remain small, and so we do not believe that they compromise our conclusions in cases where GraphCast has greater skill than HRES. RMSE மற்றும் வேறு மதிப்பீட்டு அறிகுறிகள் ஒரு விளைவு நேரத்தை செயல்படுத்தும் போது, நாங்கள் 06z / 18z இல் HRES மதிப்பீடு இருந்து 00z / 12z இல் மதிப்பீடுக்கு மாற்றும் 3.5 நாள் மாற்றத்திற்கான அறிகுறியை ஒரு பிளாக்டர் மூலம் அறிகுறிகிறோம். 5.2 மதிப்பெண் காலம் நம்முடைய முக்கியமான முடிவுகள் 2018 ஆம் ஆண்டு (எங்கள் சோதனை தொகுதி இருந்து) பற்றியும், இது 2018-01-01_06:00:00 UTC மற்றும் கடந்த 2018-12-31_18:00:00, அல்லது அதிக நேரத்தில் HRES மதிப்பீடு செய்தால், 2018-01-01_00:00:00 மற்றும் 2018-12-31_12:00:00. 5.3 மதிப்பீடு மின்னஞ்சல் இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... இப்போ Hot... இப்போ Hot... இப்போ Hot... இப்போ Hot... இப்போ Hot... All metrics were calculated using float32 precision and using the native dynamic range of the variables, normalization இல்லாமல். We quantified forecast skill for a given variable, x j, and lead time, τ = tΔd, using a latitude-weighted root mean square error (RMSE) given by Root mean square error (RMSE) எங்கே • d0 ∈ Deval, evaluation data set-ல் முதலீடு செய்யப்பட்ட நாட்களைக் குறிக்கிறது. • j ∈ J index variables and levels, e.g., J = {z1000, z850, . . . , 2 T, MsL}, • i ∈ G0.25◦ ரயில் நிலையம் (தொடர்பு மற்றும் நீண்டகாலம்) நிலையங்கள் உள்ளன, • x ̈d0+τ மற்றும் xd0+τ ஒரு சில மாற்றங்கள் நிலை, இடத்தில், மற்றும் lead time, 𝑗,𝑖 𝑗,𝑖 • ai is the area of the latitude-longitude grid cell (normalized to unit mean over the grid) which varies with latitude. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] In all comparisons involving predictions that are filtered, truncated or decomposed in the spherical harmonic domain, for convenience we compute RMSEs directly in the spherical harmonic domain, with all means taken inside the square root, Root mean square error (RMSE), spherical harmonic domain. இங்கு f ̈d0+τ மற்றும் f d0+τ, j, l, m, j, l, m என்ற மொத்த மின்சார எண் கொண்ட சுழற்சிகரமான ஒப்பந்தங்களை முன்னேற்ற மற்றும் இலக்கு செய்யப்படுகின்றன. l and longitudinal wavenumber m. We calculate these coefficients from grid-based data using a discrete spherical harmonic transform [13] with triangular truncation at wavenumber 719, which was chosen to resolve the 0.25° (28km) resolution of our grid at the equator.This means that l ranges from 0 to lmax = 719 and m from −l to l. This RMSE closely approximates the grid-based definition of RMSE given in Equation (21), however it is not exactly comparable, in part because the triangular truncation at wavenumber 719 does not resolve the additional resolution of the equangular grid near the poles. This is computed following the RMSE definition of Equation (21), but for a single location: Root mean square error (RMSE), per location. We also break down RMSE by latitude only: நாங்கள் RMSE மூலம் மட்டுமே பிரித்து விடுகிறோம்: அதில், G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ◦ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G0.25 ̊ G.1440 is the number of distinct longitudes in our regular 0.25° grid. This is computed following the RMSE definition of Equation (21) but restricted to a particular range of surface elevations, given by bounds 𝑧𝑙 ≤ 𝑧surface < 𝑧𝑢 on the surface geopotential: Root mean square error (RMSE), by surface elevation. அதில் indicator function என்பதாகும். This quantity is defined as Mean bias error (MBE), per location. This quantifies the average magni-tude of the per-location biases from Equation (26) and is given by Root-mean-square per-location mean bias error (RMS-MBE). This quantifies the correlation between per-location biases (Equation (26)) of two different models A and B. We use a uncentric correlation coefficient because of the significance of origin zero in measurements of bias, and calculate this quantity according to Correlation of per-location mean bias errors. Anomaly correlation coefficient (ACC).We also calculated the anomaly correlation coefficient for a given variable, x j, and lead time, τ = tΔd, according to எங்கே Cd0 +τ ஒரு குறிப்பிட்ட மாற்றங்கள், நிலை, விலங்கு மற்றும் நீளம், மற்றும் வருடத்தின் நாள் உள்ளடக்க நேரம் d0 + τ. Climatological means calculated using ERA5 data between 1993 and 2016. All other variables are defined as above. 5.4 Statistical Methodology அறிவியல் 5.4.1 பொருளாதார மாறுபாடுகளின் பொருளாதார மாறுபாடுகள் ஒவ்வொரு lead time τ மற்றும் variable-level j க்கு, நாம் GraphCast மற்றும் HRES க்கு per-initialization-time RMSEs (Equation (30)) இல் நிர்ணயிக்கப்பட்ட) இடையே ஒரு விகிதத்தில் வித்தியாசம் சோதனை செய்கிறோம். இந்த சோதனை ECMWF இன் medium range weather forecasts verification க்கு ECMWF இன் medium range weather forecasts forecasts forecast scores is adequately modeled as stationary Gaussian AR(2) processes.This assumption does not hold exactly for us, but is motivated as adequate for verification of medium range weather forecasts by the ECMWF in [16]. The nominal sample size for our tests is 𝑛 = 730 at lead times under 4 days, consisting of two forecast initializations per day over the 365 days of 2018. (For lead times over 4 days we have 𝑛 = 729, see Section 5.4.2). However these data (differences in forecast RMSEs) are auto-correlated in time. Following [16] we estimate an inflation factor 𝑘 for the standard error which corrects for this. Values of 𝑘 range between 1.21 and 6.75, with the highest values generally seen at short lead times and at the lowest pressure levels. These correspond to reduced effective sample sizes 𝑛eff = 𝑛/𝑘2 in the range of 16 to 501. இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... 5.2.2 எதிர்நோக்கு வடிவமைப்பு For lead times 𝜏 less than 4 days, we have forecasts available at 06z and 18z initialization and validity times each day for both GraphCast and HRES, and we can test for differences in RMSEs between these paired forecasts. Defining the per-initialization-time RMSE as: வித்தியாசங்களை அறிய இதன் மூலம் நாம் E[diff-RMSE( j, τ, d0)] = 0 எனும் null hypothesis ஐ சோதிக்க பயன்படுத்துகிறோம். 5.2.3 பிரிவில் பேசியபடி, 4 நாட்கள் அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நேரங்களில் நாம் மட்டுமே HRES விளைவுகளை 00z மற்றும் 12z முதலாளிப்பு மற்றும் உத்தரவாதம் நேரங்களில் கிடைக்கும், ஆனால் மிகவும் நேர்மையான ஒப்பந்தம் (5.2.2 பிரிவு) GraphCast விளைவுகளை 06z மற்றும் 18z முதலாளிப்பு மற்றும் உத்தரவாதம் நேரங்களை பயன்படுத்தி மதிப்பிட வேண்டும். ஒரு ஒப்பிடும் சோதனை செய்ய, நாம் ஒரு GraphCast விளைவு RMSE ஒரு interpolated RMSE இரு HRES விளைவுகளை அதன் இரண்டு பக்கத்தில்: ஒரு முதலாளிப்பு மற்றும் உத்தரவாதம் 6 மணிநேரம் முன்பு, மற்றும் மற்றொரு முதலாளிப்பு மற்றும் உத்தரவாதம் 6 மணிநேரம் பின்னர், அனைத்து அதே உத்தரவாதம் நேரத்தில். இவைகளை நாம் பயன்படுத்த முடியும் E[diff-RMSEinterp( j, τ, d0)] = 0, இது மீண்டும் வேறுபாடுகள் மீது நிலையான மதிப்பீட்டின் மூலம் d0 க்கு அடிப்படையில் இல்லை என்று அறிகுறிகள் E[diff-RMSEinterp( j, τ, d0)] = E[diff-RMSE( j, τ, d0)] மற்றும் interpolated வேறுபாடுகள் E[diff-RMSE( j, τ, d0)] = 0. இந்த HRES RMSEs க்கான மிகப்பெரிய நிலையான நிலைமை கருத்தை நாள்தோறும் பகிரங்கங்கள் மூலம் அழிந்து வருகிறது, மற்றும் 5.2.3 இல் நாம் க்கான RMSEs க்கான சில அமைப்பான வித்தியாசங்களை காண்கிறோம் 00z/12z மற்றும் 06z/18z உத்தரவாதம் நேரங்களில். எனினும் அங்கு பேசியது போல், இந்த அமைப்பான வித்தியாசங்கள் அதிகமாக குறைந்து வருகிறது மற்றும் அவர்கள் HRES ஐ நேசிக்கின்றன, எனவே diff-RMSEinterp அடிப்படையில் ஒரு E[diff-RMSE( j, τ, d0)] = 0 ஆய்வு HRES க்கான மிகப்பெரிய வித்தியாசத்தைக் கொண்டிருக்கிறது என்று நாம் நம்புகிறோம். 5.4.3 RMSEs க்கான நம்பிக்கை விகிதங்கள் நம்முடைய RMSE ஞானிகளுடன் தொடர்புடைய தவறான பாதைகள் E[RMSEGC] மற்றும் E[RMSEHRES] (j, τ, d0 இன் அலங்காரம் அல்லது இப்போது) இடையே தனிப்பட்ட நம்பிக்கை விகிதங்களை ஒப்பிடுகின்றன.இவை மேலே குறிப்பிடப்பட்ட, GraphCast மற்றும் HRES RMSE time-series இல் தனியாக பயன்படுத்தப்பட்ட இரண்டாம் வகையான t-test-யைப் பெறுகின்றன. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 5.4.4 RMSE ஞானத்திற்கான நம்பிக்கை விகிதங்கள் From the 𝑡-test described in Section 5.4.1 we can also derive in the standard way confidence intervals for the true difference in RMSEs, however in our skill score plots we would like to show confidence intervals for the true RMSE skill score, in which the true difference is normalized by the true RMSE of HRES: ஒரு நம்பிக்கை அட்டவணை இந்த அளவுக்கு உண்மையான HRES RMSE எங்கள் மதிப்பீடு நம்பிக்கை அட்டவணை நம்பிக்கை அட்டவணை எங்களுக்கு 1 − α/2 நம்பிக்கை அட்டவணை ஆக வேண்டும், மற்றும் [lHRES, uHRES] நம்பிக்கை அட்டவணை எங்களுக்கு 1 − α/2 நம்பிக்கை அட்டவணை (HRES RMSE). ஏனெனில் 0 < lHRES எங்களுக்கு ஒவ்வொரு முறையும், அட்டவணை அறிகுறிகளை பயன்படுத்தி, நாம் ஒரு பாதுகாப்பான 1 − α நம்பிக்கை அட்டவணை கிடைக்கும் RMSE-SStrue.We plot these confidence intervals alongside our estimates of the RMSE skill score, however note that we do not rely on them for significance testing. முந்தைய Machine Learning Baselines அதேபோல், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவனம், எங்கள் நிறுவ 99.2% இலக்குகளில் Pangu-Weather [7] (Red Lines) மேம்படுத்தும் GraphCast (Blue Lines) 99.2% இலக்குகளை மேம்படுத்தும். மேற்பட்ட மாற்றங்கள் (2 T, 10 U, 10 v, MsL) இல், முதல் சில நாட்களில் GraphCast தவறுகள் 10-20% குறைவாக உள்ளது, மற்றும் நீண்ட lead times plateaus மீது 7-10% குறைவான தவறுகள் உள்ளன. Pangu-Weather மேம்படுத்திய GraphCast இல் மட்டுமே இரண்டு (ஒவ்வொரு 252 மொத்த) அறிகுறிகள் இருந்தது z500, lead times 6 மற்றும் 12 மணி நேரங்களில், where GraphCast had 1.7% higher average RMSE (Figure 12a,e). Next 6th Old Book நாம் வாழும் பூமி இந்த விவகாரத்தில் GraphCast செயல்திறன் பற்றிய கூடுதல் அறிகுறிகள் மற்றும் குறைபாடுகள் பற்றி ஒரு முழுமையான விளக்கத்தை வழங்கும் GraphCast செயல்திறன் ஒரு கூடுதல் அறிகுறிகளை வழங்குகிறது. விவகாரத்தில் 7.1 z500 மேல் கூடுதல் மாற்றங்கள் மற்றும் நிலைகளைப் பற்றிய பதிவுகளின் முக்கிய முடிவுகளை நிறைவேற்றுகிறது. விவகாரத்தில் 7.2 GraphCast செயல்திறன் பகுதிகள், வித்தியாசங்கள் மற்றும் வெப்பநிலைகள் (மற்றும், tropopause கீழ் மற்றும் GraphCast மேல் செயல்திறன் வித்தியாசத்தைத் தெளிவுபடுத்தும்) மூலம் அறியப்படுகிறது. வித்தியாசங்கள் மற்றும் வித்தியாசமான வித்தியாசமான வித்தியாசமான வித்தியாசமான வித்தியாசமான வித்த 7.1 வித்தியாசமான முடிவுகள் Additional variables 7.1.1 RMSE மற்றும் ACC இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... 7.1.2 RMSE ஒப்பிடுகையில் விரிவான பொருளாதார ஆய்வு முடிவுகள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 7.1.3 GraphCast இல் தரவு விரைவு விளைவு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இதன் காரணமாக GraphCast:<2018 மற்றும் GraphCast:<2019, குறிப்பாக, 2021 சோதனை மதிப்பீடுக்கு முதலில் HRES க்கு எதிரான சிறிய திறன் மதிப்பீடுகள் உள்ளன. நாம் மற்ற மாறுபட்டங்களுக்கு GraphCast:<2018 மற்றும் GraphCast:<2019 இன்னும் HRES க்கு மேலானதாக இருக்கின்றன என்பதை நாம் கவனித்து வருகிறோம். 7.2 தீவிரமான முடிவுகள் 7.2.1 மார்க்சிய நாடுகள் பவுண்டரிகள் 17 மற்றும் 18 இல், ECMWF பவுண்டரிகள் (https://sites.ecmwf.int/ifs/scorecards/ scorecards-47r3HRES.html) போன்ற அதே பகுதியை பயன்படுத்தும் மற்றும் பெயரிடுவதற்கான ஒப்பந்தம் வழங்கப்படுகிறது. நாம் முழு கிரகத்தின் சிறந்த அபிவிருத்திக்கு சில கூடுதல் பகுதியை சேர்க்கிறோம். 7.2.2.Rmse skill score by latitude and pressure level மின்சார விகிதம் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்நிகழ்ச்சிகளில், நாம் ஒவ்வொரு ஊடகத்திற்கும் tropopause இன் சராசரியான அழுத்தத்தைக் காட்டுகிறோம், இது troposphere இல் இருந்து stratosphere இல் இருந்து விலகும். We use values calculated for the ERA-15 dataset (1979-1993), given in Figure 1 of [44]. These will not be quite the same as for ERA5 but are intended only as a rough aid to interpretation. We can see from the scorecard in Figure 2 that GraphCast performs worse than HRES at the lowest pressure levels evaluated (50hPa). Figure 19 shows that the pressure level at which GraphCast begins to get worse is often latitude-dependent too, in some cases roughly following the average level of the tropopause. The reasons for GraphCast’s reduced skill in the stratosphere are currently poorly understood. We use a lower loss weighting for lower pressure levels and this may be playing some role; it is also possible that there may be differences between the ERA5 and HRES-fc0 datasets in the predictability of variables in the stratosphere. 7.2.3. Biases by latitude and longitude 20 to 22, we plot the mean bias error (MBE, or just ‘bias’, defined in Equation (26)) of GraphCast as a function of latitude and longitude, at three lead times: 12 hours, 2 days and 10 days. ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. To quantify the average magnitude of the per-location biases shown in Figures 20 to 22, we computed the root-mean-square of per-location mean bias errors (RMS-MBE, defined in Equation (26)). These are plotted in Figure 23 for GraphCast and HRES as a function of lead time. We can see that GraphCast’s biases are smaller on average than HRES’ for most variables up to 6 days. However they generally start to exceed HRES’ biases at longer lead times, and at 4 days in the case of 2m temperature. We also computed a correlation coefficient between GraphCast and HRES’ per-location mean bias errors (defined in Equation (27)), which is plotted as a function of lead time in Figure 24. We can see that GraphCast and HRES’ biases are uncorrelated or weakly correlated at the shortest lead times, but the correlation coefficient generally grows with lead time, reaching values as high as 0.6 at 10 days. 7.2.4. RMSE ஞானம் விகிதம் by latitude and longitude ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 12 மணி மற்றும் 2 நாட்களுக்கு மேல் நேரங்களில், GraphCast மற்றும் HRES இருவரும் 06z/18z முதலாளிப்பு மற்றும் உத்தரவாதம் நேரங்களில் மதிப்பிடப்படுகின்றன, எனினும் 10 நாட்களுக்கு மேல் நேரங்களில் நாம் 06z/18z இல் GraphCast மற்றும் 00z/12z இல் HRES ஒப்பிட வேண்டும். 7.2.5. RMSE skill score by surface elevation ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] We note that GraphCast is trained on variables defined using a mix of pressure-level coordinates (for atmospheric variables) and height above surface coordinates (for surface-level variables like 2m temperature or 10m wind). The relationship between these two coordinates systems depends on surface elevation. Despite GraphCast conditioning on surface elevation we conjecture that it may struggle to learn this relationship, and to extrapolate it well to the highest surface elevations. In further work we would propose to try training the model on a subset of ERA5’s native model levels instead of pressure levels; these use a hybrid coordinate system [14] which follows the land surface at the lowest levels, and this may make the relationship between surface and atmospheric variables easier to learn, especially at high surface elevations. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Finally, our loss weighting is lower for atmospheric variables at lower pressure levels, and this may affect skill at higher-elevation locations. Future work might consider taking surface elevation into account in this weighting. 7.3. GraphCast ablations 7.3.1 பல்வேறு மின்சாரம் ablation ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Figure 29 (left panel) shows the scorecard comparing GraphCast to the ablated model. GraphCast benefits from the multi-mesh structure for all predicted variables, except for lead times beyond 5 days at 50 hPa. The improvement is especially pronounced for geopotential across all pressure levels and for mean sea-level pressure for lead times under 5 days. The middle panel shows the scorecard comparing the ablated model to HRES, while the right panel compares GraphCast to HRES, demonstrating that the multi-mesh is essential for GraphCast to outperform HRES on geopotential at lead times under 5 days. 7.3.2 ஆரோக்கியமான பயிற்சியின் விளைவு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 7.4 சிறப்பான ஒளிப்பதிவு 7.4.1 GraphCast மற்றும் HRES இடையே திறன்களை ஒப்பிடும் விளைவு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 7.2.2 மென்பொருள் மென்பொருள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒவ்வொரு முதலாளிகளும் d0, lead time τ, variable, and level j, we applied a discrete spherical harmonic transform [13] to predictions x ̈d0+τ and targets xd0+τ, obtaining spherical harmonic coefficients f ̈d0+τ j j j,l,m and f d0+τ for each pair of total wavenumber l and longitudinal wavenumber m. To resolve the 0.25° (28km) resolution of our grid at the equator, we use a triangular truncation at total wavenumber 719, meaning that l ranges from 0 to max l = 719, and for each l the value of m ranges from −l to l. பின்னர் நாம் ஒவ்வொரு முன்னேற்றப்பட்ட குறியீடு f ̈d0+τ ஒரு filter weight bτ , which is independent of j,l,m j,l the longitudinal wavenumber m. The filter weights were fitted using least-squares to minimize average square error, as computed in the spherical harmonic domain: இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ஒவ்வொரு தடவைக்கும் ஒவ்வொரு தடவைக்கும் ஒவ்வொரு தடவைகள் இணைத்தால், தடவைகள் நீண்ட தடவைகளில் எச்சரிக்கை அதிகரித்துக் கொண்டே அழுத்தம் அதிகரித்துக் கொண்டது. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. 7.4.3.Optimal Filters இன் Transfer Functions ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Equation (35), this is equal to 20 log10(bτ ) for the wavelength Ce/l corresponding to total wavenumber l.) ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] நாம் பார்க்க முடியும் HRES பொதுவாக GraphCast விட அதிக ஒளிபரப்பு தேவை, ஏனெனில் GraphCast முன்னேற்றங்கள் ஏற்கனவே ஒரு சில அளவு ஒளிபரப்பு (Section 7.5.3) பார்க்கவும், HRES இல்லை. The optimal filters are also able to compensate, to some extent, for spectral biases in the predictions of GraphCast and HRES. For example, for many variables in our regridded ERA5 dataset, the spectrum cuts off abruptly for wavelengths below 62km that are unresolved at ERA5’s native 0.28125◦ resolution. GraphCast has not learned to replicate this cutoff exactly, but the optimal filters are able to implement it. We also note that there are noticeable peaks in the GraphCast filter response around 100km wavelength for z500, which are not present for HRES. We believe these are filtering out small, spurious artifacts which are introduced by GraphCast around these wavelengths as a side-effect of the grid-to-mesh and mesh-to-grid transformations performed inside the model. 7.4.4.autoregressive training horizon மற்றும் blurring இடையே உறவு ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] It would be convenient if we could replace longer-horizon training with a simple post-processing strategy like optimal blurring, but this does not appear to be the case: in the second row of Figure 34 we see that longer-horizon autoregressive training still results in lower RMSEs, even after optimal blurring has been applied. If one desires predictions which are in some sense minimally blurry, one could use a model trained to a small number of autoregressive steps. This would of course result in higher RMSEs at longer lead times, and our results here suggest that these higher RMSEs would not only be due to the lack of blurring; one would be compromising on other aspects of skill at longer lead times too. In some applications this may still be a worthwhile trade-off, however. 5.3 Spectral Analysis அறிகுறிகள் 7.5.1 சராசரியான சராசரியான சராசரியான தவறு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] எங்கே lmax = 719 Equation (22) இல்.ஒவ்வொரு மொத்த மின்சார எண் l ஒரு மின்சார நீளம் Ce / l, எங்கே Ce பூமியின் சுழற்சி என்று சுமார் ஒப்பிடுகிறது. We plot power density histograms, where the area of each bar corresponds to S j,τ(l), and the bars center around log10(1 + l) (as a log frequency scale allows for easier visual inspection, but we must also include wavenumber l = 0). At lead times of 2 days or more, for the majority of variables GraphCast improves on the skill of HRES uniformly over all wavelengths. (2m temperature is a notable exception). 12 மணிநேரம் முதல் 1 நாள் வரை சிறிது நேரத்தில், z500, T500, T850 மற்றும் U500 போன்ற பல மாற்றங்களால், HRES 200-2000 கிலோ மீட்டர் அளவுகளில் GraphCast விட பெரிய ஞானத்தைக் கொண்டுள்ளது, இந்த அட்டவணையைத் தவிர GraphCast பொதுவாக பெரிய ஞானத்தைக் கொண்டுள்ளது. 7.5.2. RMSE ஒரு horizontal resolution செயல்பாடு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] RMSEs between truncated predictions and targets can be obtained via cumulative sums of the mean error powers S j,τ(l) defined in Equation (37), according to ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] குறிப்பாக, நாம் ERA5 இன் உள்நுழைவு விளக்கு 0.28125◦ ஒரு குறுகிய நீளத்தில் 62km, சுற்றுச்சூழல் வரிகள் மூலம் அறியப்படுகிறது. HRES-fc0 இலக்குகள் சில அறிகுறிகள் 62km விட குறுகிய நீளங்களில் உள்ளன, ஆனால் ERA5 இலக்குகள் GraphCast மதிப்பீடு செய்ய பயன்படுத்தியது இல்லை, குறைந்தது உள்நுழைவு (Section 7.5.3) பார்க்கவும். 7.5.3 எதிர்பார்ப்புகள் மற்றும் இலக்குகள் அளவு Figure 38 compares the power spectra of GraphCast’s predictions, the ERA5 targets they were trained against, and HRES-fc0. A few phenomena are notable: ERA5 மற்றும் HRES-fc0 வடிவங்களில் வித்தியாசமான வித்தியாசங்கள் உள்ளன.இந்த வித்தியாசங்கள் ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே ஏற்கனவே Differences between HRES and ERA5 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Blurring in GraphCast This temple is our Tamilnadu peoples we have all rights it will be reach one bye one ok.we dont won't any one permision.2."உங்களுடன் வந்த அரசியல் கட்சிகள் எல்லாம் இன்னும் கொஞ்ச நாளில் கழண்டிக் கொள்ளும்! Peaks for GraphCast around 100km wavelengths Finally we note that, while these differences in power at short wavelengths are very noticeable in log scale and relative plots, these short wavelengths contribute little to the total power of the signal. Next Topic: கதுவா: ஒரு குரூரமான குற்றம் எவ்வாறு அரசியல் மற்றும் மத சாயம் பூசப்பட்டு ஒற்றை பரிமாணமாக்கப்பட்டது இந்த பகுதியில், நாம் எங்கள் கடுமையான நிகழ்வு எதிர்பார்ப்பு அறிகுறிகள் பற்றி மேலும் விரிவான விவரங்களை வழங்குகிறோம். நாங்கள் GraphCast அந்த கீழே உள்ள வேலைகள் குறிப்பாக பயிற்சி இல்லை, இது, மேம்படுத்தப்பட்ட திறன்களை தவிர, GraphCast உண்மையான உலகளாவிய விளைவுகளை கொண்ட வேலைகள் போன்ற Tracking cyclones (Section 8.1), atmospheric rivers characterizing (Section 8.2), and classifying extreme temperature (Section 8.3). each task can also be seen as evaluating the value of GraphCast on a different axis: spatial and temporal structure of high-resolution prediction (cyclone tracking task), ability to non-linearly combine GraphCast predictions to derive quantities of interest (atmospheric rivers task), 8.1 வானிலை முன்னறிவிப்பை இந்த பகுதியில், நாங்கள் cyclone Tracking (Supplements Section 8.1.1) மற்றும் Statistical Significance Analysis (Supplements Section 8.1.2) பயன்படுத்திய மதிப்பீடு விதிமுறைகளை விரிவாக விளக்குகிறோம், மேலும் கூடுதல் முடிவுகளை வழங்குகிறோம் (Supplements Section 8.1.3), மற்றும் ECMWF (Supplements Section 8.1.4) இருந்து எங்கள் Tracker மற்றும் அதன் வித்தியாசங்களை விளக்குகிறோம். 8.1.1 ஆய்வு திட்டங்கள் அதே போல், கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்துமஸ் கிறிஸ்த Because we compute error with respect to the same ground truth (i.e., IBTrACS), the evaluation is not subject to the same restrictions described in Supplements Section 5.2.2, i.e., the targets for both models incorporate the same amount of lookahead. This is in contrast with most our evaluations in this paper, where the targets for HRES (i.e., HRES-fc0) incorporates +3h lookahead, and the ones for GraphCast (from ERA5) incorporate +3h or +9h, leading us to only report results for the lead times with a matching lookahead (multiples of 12h). Here, since the IBTrACS targets are the same for both models, we can report performance as a function of lead time by increments of 6h. ஒரு குறிப்பிட்ட முன்னோட்டத்திற்கு, வாகனத்தின் முன்னோட்டமான மையம் மற்றும் உண்மையான மையம் இடையே தவறு geodesic distance மூலம் கணக்கிடப்படுகிறது. 8.1.2 Statistical Methodology பற்றிய தகவல்கள் Cyclone Tracking இன் கணக்கிடப்பட்ட அறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகள் 1. There are two ways to define the number of samples. The first one is the number of tropical cyclone events, which can be assumed to be mostly independent events. The second one is the number of per-lead time data points used, which is larger, but accounts for correlated points (for each tropical cyclone event multiple predictions are made at 6h interval). We chose to use the first definition which provides more conservative estimates of statistical significance. Both numbers are shown for lead times 1 to 5 days on the x-axis of Supplements Figure 39. 2. The per-example tracking errors of HRES and GraphCast are correlated. Therefore statistical variance in their difference is much smaller than their joint variance. Thus, we report the confidence that GraphCast is better than HRES (see Supplements Figure 39b) in addition to the per-model confidence (see Supplements Figure 39a). ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள்.ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள்.ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 8.1 முடிவுகள் In Supplements Figure 3a-b, we chose to show the median error rather than the mean. This decision was made before computing the results on the test set, based on the performance on the validation set. On the years 2016–2017, using the version of GraphCast trained on 1979–2015, we observed that, using early versions of our tracker, the mean track error was dominated by very few outliers and was not representative of the overall population. Furthermore, a sizable fraction of these outliers were due to errors in the tracking algorithm rather than the predictions themselves, suggesting that the tracker was suboptimal for use with GraphCast. Because our goal is to assess the value of GraphCast forecast, rather than a specific tracker, we show median values, which are also affected by tracking errors, but to a lesser extent. In figure Figure 40 we show how that the distribution of both HRES and GraphCast track errors for the test years 2018–2021 are non-gaussian with many outliers. This suggests the median is a better summary statistic than the mean. Supplements Figure 39 கூடுதல் track error and corresponding paired analysis.We note that using the final version of our tracker (Supplements Section 8.1.4), GraphCast mean results are similar to the median one, with GraphCast significantly outperforming HRES for lead time between 2 and 5 days. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்த பிரச்சினையை தவிர்க்க, நாம் எங்கள் ஹைப்-பிராமிடர் தேடுதல் Tracker (Supplements Section 8.1.4) HRES போன்ற ஒரு அப்படித்தானே வாகனங்களை இழக்க என்று உறுதி. Supplements Figure 41 shows that on the test set (2018–2021), GraphCast and HRES drop a similar number of cyclones, ensuring our comparisons are as fair as possible. Supplements Figures 42 and 43 show the median error and paired analysis as a function of lead time, broken down by cyclone category, where category is defined on the Saffir-Simpson Hurricane Wind Scale [47], with category 5 representing the strongest and most damaging storms (note, we use category 0 to represent tropical storms). We found that GraphCast has equal or better performance than HRES across all categories. For category 2, and especially for category 5 (the most intense events), GraphCast is significantly better that HRES, as demonstrated by the per-track paired analysis. We also obtain similar results when measuring mean performance instead of median. 8.1.4. Tracker details We found it helpful to add several modifications to reduce the amount of mistracked cyclones when applied to GraphCast predictions. however, tracking errors still occur, which is expected from tracking cyclone from 0.25° predictions instead of 0.1°. We note that we do not use our tracker for the HRES baseline, as its tracks are directly recovered from the TIGGE archives [8]. முதலில் நாம் செய்த மாற்றங்கள் மற்றும் எங்கள் முடிவு செயல்திறனை விளக்குவதற்கு முன், ECMWF இருந்து default tracker பற்றி ஒரு உயர் தரமான ஒத்துழைப்பு வழங்கலாம். ஒரு மாதிரி 10 U, 10 V, MsL, மற்றும் U, v மற்றும் z விளைவுகளில் 200, 500, 700, 850 மற்றும் 1000 hPa இடையே பல நேர விளைவுகளில் ஒரு மாற்றங்களை முன்வைத்தால், ECMWF Tracker [35] ஒவ்வொரு நேர விளைவுகளுக்கும் ஒவ்வொரு முறை ஒரு சுற்றுப்பயணத்தில் ஒரு சுற்றுப்பயணத்தில் ஒரு சுற்றுப்பயணத்தில் ஒரு சுற்றுப்பயணத்தில் ஒரு சுற்றுப்பயணத்தை முன்வைக்கிறது. ஒவ்வொரு 6 மணி நேர விளைவுகளுக்கும் ஒரு சுற்றுப்பயணத்தில் இரண்டு முக்கிய நடவடிக்கைகள் உள்ளன. ECMWF tracker Next Cyclone location estimate calculation, the tracker moves the current estimate using a displacement calculated as the average of two vectors: 1) the displacement between the last two track locations (i.e., linear extrapolation) and 2) a estimate of the wind steering, averaging the wind speed U and v at the previous track position at pressure levels 200, 500, 700 and 850 hPa. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 1.Vorticity check: the maximum vorticity at 850 hPa within 278 km of the local minima is greater than 5 · 10−5 s−1 for the Northern Hemisphere, or is smaller than −5 · 10−5s−1 for the Southern Hemisphere. 2. wind speed check: candidate is on land, the maximum 10m wind speed within 278 km is greater than 8 m/s. 3. thickness check: if the cyclone is extratropic, there is a maximum thickness between 850 hPa and 200 hPa within a radius of 278 km, where the thickness is defined as z850-z200. If no minima satisfies all those conditions, the tracker considers that there is no cyclone. ECMWF’s tracker allows cyclones to briefly disappear under some corner-case conditions before reappearing. In our experiment with GraphCast, however, when a cyclone disappear, we stop the tracking. We analyzed the mistracks on cyclones from our validation set years (2016–2017), using a version of GraphCast trained on 1979–2015, and modified the default re-implementation of the ECMWF tracker as described below.When we conducted a hyperparameter search over the value of a parameter, we marked in bold the values we selected. Our modified tracker 1. The current step vicinity radius determines how far away from the estimate a new center candidate can be. We found this parameter to be critical and searched a better value among the following options: 445 × 𝑓 for f in 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 1.0 (original value). 2.The next step proximity radius determines how strict multiple checks are.We also found this parameter to be critical and searched a better value among the following options: 278 × f for f in 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 1.0 (original value). 3. ECMWF இன் அடுத்த படி மதிப்பீடு எரிபொருள் extrapolation மற்றும் wind steering விக்கெட்டுகள் இடையே 50-50 மதிப்பீடு பயன்படுத்துகிறது. எங்கள் விஷயத்தில் எரிபொருள் 0.25° தீர்ப்பு எதிர்பார்க்கப்படுகிறது, நாங்கள் எரிபொருள் தீர்ப்பு சில நேரங்களில் தடுப்பு மதிப்பீடுகள் கண்டுபிடித்தோம். இது ஆச்சரியமாக இல்லை ஏனெனில் வானம் ஒரு உலகளாவிய அமைதியான இடத்தில் இல்லை, மற்றும் டாக்டர் 0.1° தீர்ப்பு எதிர்பார்ப்புகளை ஈடுபடுத்துவதற்காக சரியாக உள்ளது. எனவே, நாங்கள் hyper-parameter பின்வரும் விருப்பங்கள் இடையே மதிப்பீடு தேடி: 0.0, 0.1, 0.33, 0.5 (முதல் மதிப்பு). ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 8.2 சுற்றுலாப் பயணிகள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] அங்கு g = 9.80665 m/s2 பூமியின் மேற்பரப்பில் ஈடுபடுவதற்கான வேகத்தைக் கொண்டது, pb = 1000 hPa கீழே உள்ள அழுத்தம், மற்றும் pt = 300 hPa மேல் உள்ள அழுத்தம். ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] முந்தைய வேலையைப் போலவே [10], ஓவியம் 44 RMSE வியாபார அறிகுறிகள் மற்றும் அறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகுறிகு 8.3 சூடான மற்றும் குளிர்ந்த நீர் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] We focus our analysis on variables that are relevant for extreme temperature conditions, specifically 2 T [35, 32], and also T 850, z500 which are often used by ECMWF to characterize heatwaves [34]. Following previous work[32], for extreme heat we average across June, July, and August over land in the northern hemisphere (latitude > 20◦) and across December, January, and February over land in the southern hemisphere (latitude < -20◦). For extreme cold, we swapped the months for the northern and southern hemispheres. See full results in Figure 45. We also provide a more fine-grained lead-time comparison, by summarizing the precision-recall curves by selecting the point with the highest SEDI score[35] and showing this as function of lead time (Figure 46). 9.Prognosis Visualization விவரங்கள் இந்த இறுதி பகுதியில், நாம் மாற்றங்கள் 2 T (நிறுத்தம் 47), 10 U (நிறுத்தம் 48), MsL (நிறுத்தம் 49), z500 (நிறுத்தம் 50), T 850 (நிறுத்தம் 51), v 500 (நிறுத்தம் 52), Q 700 (நிறுத்தம் 53) பற்றி GraphCast மூலம் செய்யப்பட்ட ஒரு சில பார்வையிட உதாரணங்களை வழங்குகிறோம். Reference செய்திகள் [1] Ferran Alet, Adarsh Keshav Jeewajee, Maria Bauza Villalonga, Alberto Rodriguez, Tomas Lozano-Perez, and Leslie Kaelbling. Graph element networks: adaptive, structured computing and memory. In International Conference on Machine Learning, pages 212–222. PMLR, 2019. [2] Kelsey R Allen, Yulia Rubanova, Tatiana Lopez-Guevara, William Whitney, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Peter Battaglia, and Tobias Pfaff. Learning rigid dynamics with face interaction graph networks. arXiv preprint arXiv:2212.03574, 2022. [3] Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton. layer normalization. arXiv, 2016. [4] Igor Babuschkin, Kate Baumli, Alison Bell, Surya Bhupatiraju, Jake Bruce, Peter Buchlovsky, David Budden, Trevor Cai, Aidan Clark, Ivo Danihelka, Claudio Fantacci, Jonathan Godwin, Chris Jones, Ross Hemsley, Tom Hennigan, Matteo Hessel, Shaobo Hou, Steven Kapturowski, Thomas Keck, Iurii Kemaev, Michael King, Markus Kunesch, Lena Martens, Hamza Merzic, Vladimir Mikulik, Tamara Norman, John Quan, George Papamakarios, Roman Ring, Francisco Ruiz, Alvaro Sanchez, Rosalia Schneider, Eren Sezener, Stephen Spencer, Srivatsan Srinivasan, Luyu, Wangciech Wojciech Stokowiec, மற்றும் Fabio Viola. //github.com/deepmind, 2020. [5] Peter Battaglia, Razvan Pascanu, Matthew Lai, Danilo Jimenez Rezende, et al. பொருட்களை, உறவுகளையும், விஞ்ஞானத்தைப் பற்றி அறிந்துகொள்வதற்கான உரையாடல்கள். [6] Peter W Battaglia, Jessica B Hamrick, Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Vinicius Zambaldi, Mateusz Malinowski, Andrea Tacchetti, David Raposo, Adam Santoro, Ryan Faulkner, et al. Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. arXiv preprint arXiv:1806.01261, 2018. [7] Kaifeng Bi, Lingxi Xie, Hengheng Zhang, Xin Chen, Xiaotao Gu, and Qi Tian. Pangu-Weather: A 3D high-resolution model for fast and accurate global weather forecast. arXiv preprint arXiv:2211.02556, 2022. [8] Philippe Bougeault, Zoltan Toth, Craig Bishop, Barbara Brown, David Burridge, De Hui Chen, Beth Ebert, Manuel Fuentes, Thomas M Hamill, Ken Mylne, et al. The THORPEX interactive grand global ensemble. [9] James Bradbury, Roy Frostig, Peter Hawkins, Matthew James Johnson, Chris Leary, Dougal Maclaurin, George Necula, Adam Paszke, Jake VanderPlas, Skye Wanderman-Milne, மற்றும் Qiao Zhang. JAX: Python+NumPy திட்டங்கள் composable மாற்றங்கள். http://github. com/google/jax, 2018. [10] WE Chapman, AC Subramanian, L Delle Monache, SP Xie, மற்றும் FM Ralph. மின் ஞாபகத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் அணு மழை முன்னேற்றங்களை மேம்படுத்தல். [11] Tianqi Chen, Bing Xu, Chiyuan Zhang, மற்றும் Carlos Guestrin. sublinear memory cost with deep networks training. arXiv preprint arXiv:1604.06174, 2016. [12] Balaji Devaraju. Understanding filtering on the sphere: Experiences from filtering GRACE data. PhD thesis, University of Stuttgart, 2015. [13] J R Driscoll மற்றும் D M Healy. Computing fourier transforms and convolutions on the 2-sphere. 15(2):202–250 ஜூன் 1994 [14] ECMWF. IFS வடிவமைப்பு CY41R2 - Part III: Dynamics and numerical procedures. https: //www.ecmwf.int/node/16647, 2016 ஆம் ஆண்டு [15] மைரா ஃபார்னோனோ, டோபியாஸ் ஃபார்ஃப், பீட்டர் ஹெர்ன்ஸ்பெக்டர், அலெக்ஸர் Pritzel, பீட்டர் Battaglia. Multi-scale meshgraphnets. arXiv preprint arXiv:2210.00612, 2022. [16] Alan J Geer. medium-range forecast scores மாற்றங்கள் அர்த்தம். Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 68(1):30229, 2016. [17] Jonathan Godwin, Thomas Keck, Peter Battaglia, Victor Bapst, Thomas Kipf, Yujia Li, Kimberly Stachenfeld, Petar Veličković, and Alvaro Sanchez-Gonzalez. Jraph: JAX இல் graph neural networks in a library. http://github.com/deepmind/jraph, 2020. [18] T. Haiden, Martin Janousek, Jean-Raymond Bidlot, R. Buizza, L. Ferranti, F. Prates, and Frédéric Vitart. Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2018 upgrade. https://www.ecmwf. int/node/18746, 10/2018 2018. [19] Thomas Haiden, Martin Janousek, Frédéric Vitart, Zied Ben-Bouallegue, Laura Ferranti, Crtistina Prates, மற்றும் David Richardson. ECMWF எதிர்பார்ப்புகள் மதிப்பீடு, 2020 மேம்படுத்தல் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. https://www.ecmwf.int/node/19879, 01/2021 2021. [20] Thomas Haiden, Martin Janousek, Frédéric Vitart, Zied Ben-Bouallegue, Laura Ferranti, மற்றும் Fernando Prates. ECMWF எதிர்பார்ப்புகள் மதிப்பீடு, 2021 மேம்படுத்தல் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. https://www. ecmwf.int/node/20142, 09/2021 2021. [21] Thomas Haiden, Martin Janousek, Frédéric Vitart, Zied Ben-Bouallegue, Laura Ferranti, Fernando Prates, and David Richardson. Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2021 upgrade. https://www.ecmwf.int/node/20469, 09/2022 2022. [22] Thomas Haiden, Martin Janousek, Frédéric Vitart, Laura Ferranti, and Fernando Prates. ECMWF திட்டங்கள் மதிப்பீடு, 2019 இன் மேம்படுத்தல் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. https://www.ecmwf.int/node/ 19277, 11/2019 2019. [23] Tom Hennigan, Trevor Cai, Tamara Norman, and Igor Babuschkin. Haiku: Sonnet for JAX. http://github.com/deepmind/dm-haiku, 2020. [24] Hans Hersbach, Bill Bell, Paul Berrisford, Shoji Hirahara, András Horányi, Joaquín Muñoz-Sabater, Julien Nicolas, Carole Peubey, Raluca Radu, Dinand Schepers, et al. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730):1999–2049, 2020. [25] S. Hoyer மற்றும் J. Hamman. xarray: N-D labeled array and data sets in Python. Journal of Open Research Software, 5(1), 2017. [26] Ryan Keisler. graph neural networks மூலம் உலகளாவிய வானிலை முன்னேற்றம். arXiv preprint arXiv:2202.07575, 2022. [27] Diederik P Kingma and Jimmy Ba. Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014. [28] Kenneth R Knapp, Howard J Diamond, James P Kossin, Michael C Kruk, Carl J Schreck, et al. International best track archive for climate stewardship (IBTrACS) project, version 4. https://doi.org/10.25921/82ty-9e16, 2018. [29] Kenneth R Knapp, Michael C Kruk, David H Levinson, Howard J Diamond, and Charles J Neumann. The international best track archive for climate stewardship (IBTrACS) unifying tropical cyclone data. [30] Michael C Kruk, Kenneth R Knapp, and David H Levinson. A technique for combining global tropical cyclone best track data. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 27(4):680–692, 2010. [31] David H Levinson, Howard J Diamond, Kenneth R Knapp, Michael C Kruk, and Ethan J Gibney. Towards a homogeneous global tropical cyclone best-track dataset. [32] Ignacio Lopez-Gomez, Amy McGovern, Shreya Agrawal, and Jason Hickey. Global extreme heat forecasting using neural weather models.Artificial Intelligence for the Earth Systems, pages 1–41, 2022. [33] Ilya Loshchilov மற்றும் Frank Hutter. Decoupled weight decay regularization. arXiv preprint arXiv:1711.05101, 2017. [34] லீன்ஸ் மேக்னஸ்ன். 202208 - heatwave - uk. https://confluence.ecmwf.int/display/ FCST/202208+-+Heatwave+-+UK, 2022. [35] Linus Magnusson, Thomas Haiden, and David Richardson. Verification of extreme weather events: Discrete predictands. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, 2014. [36] S. Malardel, Nils Wedi, Willem Deconinck, Michail Diamantakis, Christian Kuehnlein, G. Mozdzynski, M. Hamrud, மற்றும் Piotr Smolarkiewicz. IFS ஒரு புதிய கிராட். https: //www.ecmwf.int/node/17262, 2016 ஆம் ஆண்டு [37] Benjamin J Moore, Paul J Neiman, F Martin Ralph, and Faye E Barthold. Physical processes associated with heavy flooding rainfall in Nashville, Tennessee, and surroundings during 1–2 May 2010: The role of an atmospheric river and mesoscale convective systems. Monthly Weather Review, 140(2):358–378, 2012. [38] Paul J Neiman, F Martin Ralph, Gary A Wick, Jessica D Lundquist, and Michael D Dettinger. Meteorological characteristics and overland precipitation impacts of atmospheric rivers affecting the West Coast of North America based on eight years of ssm/i satellite observations. [39] Tobias Pfaff, Meire Fortunato, Alvaro Sanchez-Gonzalez, and Peter Battaglia. Learning mesh based simulation with graph networks. in International Conference on Learning Representations, 2021. Prajit Ramachandran, Barret Zoph, and Quoc V Le. Searching for activation functions. arXiv preprint arXiv:1710.05941, 2017. [41] Stephan Rasp, Peter D Dueben, Sebastian Scher, Jonathan A Weyn, Soukayna Mouatadid, மற்றும் Nils Thuerey. WeatherBench: Data-Driven Weather Forecasting க்கான ஒரு அடிப்படை தரவு சேர்க்கை. Earth Systems Modeling Advances Journal, 12(11):e2020MS002203, 2020. [42] Takaya Saito and Marc Rehmsmeier. Precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PloS one, 10(3):e0118432, 2015. [43] Alvaro Sanchez-Gonzalez, Jonathan Godwin, Tobias Pfaff, Rex Ying, Jure Leskovec, மற்றும் Peter Battaglia. Graph Networks மூலம் சிக்கலான பொருளாதார வடிவமைப்பை வடிவமைக்க அறிவுறுத்தல். [44] B. D. Santer, R. Sausen, T. M. L. Wigley, J. S. Boyle, K. AchutaRao, C. Doutriaux, J. E. Hansen, G. A. Meehl, E. Roeckner, R. Ruedy, G. Schmidt, மற்றும் K. E. Taylor. tropopause உயரம் மற்றும் விமான நிலையம் மாதிரிகள், reanalyses, and observations: Decadal changes. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 108(D1):ACL 1–1–ACL 1–22, 2003. [45] Richard Swinbank, Masayuki Kyouda, Piers Buchanan, Lizzie Froude, Thomas M Hamill, Tim D Hewson, Julia H Keller, Mio Matsueda, John Methven, Florian Pappenberger, et al. The TIGGE project and its achievements. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(1):49–67, 2016. [46] Richard Swinbank, Masayuki Kyouda, Piers Buchanan, Lizzie Froude, Thomas M. Hamill, Tim D. Hewson, Julia H. Keller, Mio Matsueda, John Methven, Florian Pappenberger, Michael Scheuerer, Helen A. Titley, Laurence Wilson, மற்றும் Munehiko Yamaguchi. The TIGGE project and its achievements. Bulletin of the American Meteorological Society, 97(1):49 – 67, 2016. [47] Harvey Thurm Taylor, Bill Ward, Mark Willis, and Walt Zaleski. The Saffir-Simpson hurricane wind scale. Atmospheric Administration: Washington, DC, USA, 2010. [48] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30, 2017. [49] Petar Veličković, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Lio, and Yoshua Bengio. Graph attention networks. arXiv preprint arXiv:1710.10903, 2017. இந்த ஆவணங்கள் CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) License கீழ் கிடைக்கின்றன. இந்த பதிவு தான் CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) விண்ணப்பத்தின் கீழ். Archive இல் கிடைக்கும்
