Machine Learning Methods for Weather Forecasting: A Survey

doi:10.3390/atmos16010082

Machine Learning Methods for Weather Forecasting: A Survey

2025-01-14

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DOI：10.3390/atmos16010082

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天气预报作为农业、交通、能源等领域的核心任务，近年来已取得显著进展。综述研究在整合知识、识别趋势及应对新兴挑战方面发挥着关键作用。本文深入考察了基于机器学习（ML）的天气预报方法，这些方法在处理复杂、高维数据集以及利用大量历史和实时数据方面展现出卓越能力，能够识别天气变量之间的细微模式与关联。当前领域在特定任务（如全球天气预报、降尺度、极端天气预测）以及如何结合机器学习方法与物理原理等方面的研究十分活跃。然而，仍存在若干待解决或具挑战性的问题，包括模型的可解释性及罕见天气事件的预测能力。通过识别这些研究空白，本研究为提升基于机器学习的天气预报技术提供了发展路线图，以补充并优化天气预报结果。

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