FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to- subseasonal forecast of global atmosphere

• 해양 대기 육지 다합햇음
  • fengwu랑 동일하게 멀티 모달 구조(각 변수를 독립적으로 인코딩)
  • 바람/압력 같이 온도/강수/해면온도 같이 인코딩 << 이런식
  • 정보 추출 << 여기가 뭔가 다른 것 같음 펑우는 모든 표면 변수 특징을 한꺼번에 추출하는데 얘는 explicit Interaction Module? 로 먼가 에너지 교환(?) 을 모델링함. (근데 이거 뭔가 봤던 것 같은 컨셉인데...)
  • 에너지 / 질량 교환을 물리적으로 모델링
• 6시간 간격으로 최대 42일까지 autoregressive 하게
• 강수 있 t2m 있 78개 변수 5개 대기 13개 단일 레벨변수
• 1.4도
• 앙상블은 똑같이 perlin
• 근데 적응형? perturbation이라고 레벨별로 각각 다른 perturbation을 주는 것 같음. 각 층마다 추출되는 특징이 다르기 때문에 ...

이걸로 따지면 해양과에 어떤 상호작용이 장기 예측에 필수적이라고 말하는 것 같음.

• fengwu-w2s뒤에 o이랑 m붙은건 : observaion / model climatology 인데 어떤 자료 사용했는지 인 것 같음 열대 지역 바깥쪽에서는 w2sm이 더 좋았음.