S2S-JEPA：预测可预测的内容——次季节至季节时间尺度

arXiv:2610.03106v1 公告类型：cross 摘要：次季节至季节（S2S）时间尺度大致是指提前两周至两个月的预报时段，对于农业、能源和水资源管理等领域而言，这是一个关键的预报窗口。然而，这一时段被广泛称为“可预测性荒漠”。近年来的AI天气模型在提前两周以内的预报中表现出色，但在更长时段上的性能会下降，这主要是因为它们接受训练时需要预测那些在S2S时间尺度上既不可预测又不重要的精细尺度细节。我们认为，更符合物理规律的目标是只预报那些仍具有可预测性的缓慢变化成分。计算机视觉领域通过联合嵌入预测架构（JEPA）得出了相同结论：在潜在空间中进行预测，从而舍弃不可预测的细节。在本研究中，我们提出S2S-JEPA，将JEPA范式引入S2S预报。该模型借鉴最先进AI天气模型的设计要素，针对这一任务进行了定制。S2S-JEPA达到了与黄金标准ECMWF物理模型集合预报相当的预报能力，并在提前第5至第6周的多个指标上超越了后者。