Varda-single-1.0：在瑞士复杂地形上以1 km分辨率进行确定性数据驱动天气预报

arXiv:2610.01835v1 公告类型：cross 摘要：我们介绍了 Varda-single-1.0，这是一套面向阿尔卑斯地区构建的中期数据驱动天气预报系统。该系统在1 km分辨率的网格上提供逐小时确定性区域预报，并在31 km网格上提供全球预报。系统由两个独立训练的拉伸网格 Graph Transformer 模型组成，采用编码器-处理器-解码器架构，并在 Anemoi 框架中开发：一个以6小时为步长的自回归预报模型，以及一个时间降尺度模型，用于重建预报模型各时间步之间的逐小时预报。其训练流程包括：首先使用 ERA5 再分析数据进行预训练，随后使用20年的千米尺度区域再分析数据进行训练，最后使用业务化千米尺度分析资料进行微调。通过与业务化分析资料和地面站观测进行为期一年的验证，Varda-single 在大多数主要评分指标和变量上均具备竞争力，或优于 MeteoSwiss 的业务数值天气预报基线。在预报时效最长达+33小时的情况下，其总体表现与高分辨率1 km ICON-CH1-EPS 控制预报相当；在预报时效最长达+120小时的情况下，其总体表现通常优于2 km ICON-CH2-EPS 控制预报。尽管总体评分具有竞争力，Varda-single 低估了部分局地风速极值，并生成了过于平滑的对流性降水场，这与平方误差训练所导致的平滑效应一致。为深入了解模型行为，我们在总体主要评分之外研究了三个案例，发现 Varda-single 在复杂地形上对局地风场的表征尤其薄弱。Varda-single 是复杂地形高分辨率机器学习预报发展的重要一步：它通过数据驱动模型补充 MeteoSwiss 的业务区域数值天气预报模型，并为研究人员和面向用户的特定应用提供了一个预训练模型。