Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models

• FCN
• PG
• FW
• FX
• CX
• GC

에 대한 설명과 모델 architecture 가 설명되어있다.
흥미로웠던 부분은 모델별로 정리해놓은 장점:

• FCN : 단기/중기 예측 특히 강수량과 같은 소규모 변수 예측 b
• PG : 다양한 대기 및 지표 기상 변수 예측, 중기에 초점
• FW : 중기에 초점, 주요 지표에서 GC 능가
• FX : 15일 예측 가능, 장기 예측 능함
• CX : 현재 예측부터 단기 및 중기까지 다
• GC : 높은 정확도, 빠른 처리 능력

그리고 각각 어떤 발전가능성이 있는지:

• FCN : 속도와 정확성 굿
• PG : NWP 모델 넘음
• FW : 중기 예측 돌파구
• FX : 장기 예측에서 오류 줄임
• CX : 다중 규모 기상 예측
• GC : 효율성과 대규모 데이터 처리 능력

미래에 기상 예측 모델이 어떤 방향성을 가져야 하는지:
1. optimization : 이걸 개선해서 복잡한 기상 동역학을 더 잘 포착할 수 있어야함
2. GPU : 더 강력한걸 써라
3. AI + NWP : 더 견고하고 정확한 기상 예보 시스템에 도움이 된다.
4. 데이터 : 데이터의 품질을 높이기
5. 다양한 환경과 조건 : 다양한 기후 조건과 지리적 영역에 적용할 수 있도록.

아쉬운 점은 모델 구조에 대한 자세한 설명은 없고 ... 현재까지 나와있는 모델들을 수치상으로 비교하는 것도 아니고 그냥 논문 긁어다가 노션에 정리해 놓은 수준이랄까
전체적인 흐름이나 아예 모르는 사람이 보면 좋을듯