ECMWF
欧洲政府间组织，运营全球领先的数值天气预报模式，提供中期天气预报服务。
时间轴 (近 90 天)
Google的GraphCast是一种基于图神经网络的全球中期天气预报模型，能在单台TPU上以不到一分钟的时间生成十天预报，并在多项指标上超越了ECMWF的传统高分辨率模型。
CAMS（哥白尼大气监测服务）是欧盟哥白尼计划下由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）运营的全球大气成分预测系统，空间分辨率约40公里，免费开放
主流 AI 气象模型在 ECMWF ERA5 再分析数据上训练，已在多项指标上接近甚至超越传统数值天气预报（NWP）
ERA5再分析数据是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的全球大气再分析数据集，提供1940年至今逐小时的三维大气状态估计
目前最权威的物理预报系统包括ECMWF的IFS模型和美国国家气象局的GFS模型
欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的IFS模型通过求解大气运动偏微分方程组生成预报，更新周期通常为6至12小时
欧洲中期天气预报中心ECMWF的IFS通常运行在9公里左右的全球网格上，每次全球预报需在超级计算机上运行数小时
DeepMind在2023年推出了GraphCast模型，基于图神经网络架构，在ECMWF的WeatherBench 2基准测试中其10天预报精度在90%以上的指标上超越了当时最先进的HRES系统
全部知识事实 (9)
GenCast的精度超越欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的传统数值模型
85%待验证Google的GraphCast是一种基于图神经网络的全球中期天气预报模型，能在单台TPU上以不到一分钟的时间生成十天预报，并在多项指标上超越了ECMWF的传统高分辨率模型。
50%待验证CAMS（哥白尼大气监测服务）是欧盟哥白尼计划下由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）运营的全球大气成分预测系统，空间分辨率约40公里，免费开放
50%待验证主流 AI 气象模型在 ECMWF ERA5 再分析数据上训练，已在多项指标上接近甚至超越传统数值天气预报（NWP）
50%待验证ERA5再分析数据是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的全球大气再分析数据集，提供1940年至今逐小时的三维大气状态估计
50%待验证目前最权威的物理预报系统包括ECMWF的IFS模型和美国国家气象局的GFS模型
50%待验证欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的IFS模型通过求解大气运动偏微分方程组生成预报，更新周期通常为6至12小时
50%待验证欧洲中期天气预报中心ECMWF的IFS通常运行在9公里左右的全球网格上，每次全球预报需在超级计算机上运行数小时
50%待验证DeepMind在2023年推出了GraphCast模型，基于图神经网络架构，在ECMWF的WeatherBench 2基准测试中其10天预报精度在90%以上的指标上超越了当时最先进的HRES系统
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