实验结果中ECMWF-IFS数据结果的来源

[fei88kk]

作者您好，想问一下WeatherGFT中期全球预报的图中，ECMWF-IFS的结果数据是哪来的，为什么跟WeatherBench2上有较大出入？https://sites.research.google/weatherbench/deterministic-scores/

是不是指标计算和降采样策略方面有区别？ 比如 6 hour t2m 的预测，Weatherbench2 显示RMSE为0.18， 24 hour t2m 的预测，Weatherbench2 显示RMSE为0.35

[black-yt]

非常感谢您关注我们的工作。

ECMWF-IFS的数据是通过将EC的预报场（256x128分辨率）与ERA5计算RMSE得到。在WeatherBench2中，选择分辨率为240x121，对比ERA5时，t2m的6小时预报的RMSE误差约为0.78。这与我们在论文中提供的结果比较近似，但由于分辨率的差异，数值上并不完全相同。

谢谢！

[fei88kk]

明白，主要是分辨率的差异，然后6h差别确实不大，但是你看这个24h，似乎weatherbench2里明显小于1，但是weatherGFT里的明显大于1了，不知道是什么情况，我也很迷惑

[black-yt]

在weatherbench2的1440x721分辨率下，6小时的RMSE误差约为1.05，24小时的RMSE误差约为1.13。随着分辨率变大（64x32 --> 240x121 --> 1440x721），RMSE也在增加，而我们的实验在256x128的分辨率下进行，因此RMSE大于240x121但小于1440x721应该也是合理的。

[fei88kk]

感谢作者的耐心解答！ 我看到ClimaX 中汇报的IFS结果跟WeatherGFT基本是一致的，所以我相信这个结果一定有一个可靠的来源！

然后按照您刚才说的按照这个逻辑，256的分辨率似乎应该更接近240的结果，但实际上好像更接近1440？

而且我不理解为什么weatherbench2这边，降尺度之后精度反而会上升，而且上升的还很明显，不知道作者有没有头绪。

ps：climax中，1.4度和5.6度的结果基本没啥区别

[black-yt]

感谢您的认可。关于您提到的为什么更接近1440，可能是由于weatherbench2使用了不同的插值方法，但目前无法考证具体原因。关于为什么分辨率增加后RMSE增加，我认为可能是高分辨率包含更多极端值，而不管是物理模式还是AI模型，在极端值上的预报性能都是相对较差的，因此RMSE会增加。其实不同分辨率之间的结果没有办法简单地横向对比，因为当每个像素代表的物理尺度不同时，模型预报的难度是不同的，学到的物理规律也是不同的。尽管1440的RMSE比64的更高，但它其实能够提供更准确和更细节的预报。