DL-Foundation-Models-Weather

一册在手，看懂AI天气预报全貌

这是一个关于深度学习与基础模型在天气预报领域应用的综述论文项目，发表于IJCAI'26。项目系统梳理了从传统数值天气预报到基于深度学习、基础模型（如Transformer、扩散模型等）的预测方法，涵盖数据、模型架构、训练策略、评估指标等核心内容，并整理了相关开源代码、数据集和基准。其核心价值在于为研究者提供该领域的全景式知识地图，降低入门门槛，并推动AI气象预测的标准化发展。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 86
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队JimengShi
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/JimengShi/DL-Foundation-Models-Weather
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型ai-for-weather,deep-learning,foundation-models
GitHub 星标★ 86
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-12-11 00:00:00
最近更新2026-08-26 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 系统梳理了深度学习与基础模型在气象预测中的完整技术路线，含架构对比
  • 整理了主流数据集、基准和开源代码，便于快速上手复现
  • 作为IJCAI综述，权威性和时效性有保障，适合作为领域入门指南

不足之处

  • 项目处于早期，星标少，内容更新可能不频繁
  • 文档/社区待观察，实际使用反馈有限

适用场景

  • 科研人员快速了解AI气象预测领域现状与趋势
  • 工程师选型深度学习气象模型时作为参考手册
  • 教学场景中作为课程补充材料

替代项目

WeatherBench、FourCastNet、Pangu-Weather

项目介绍

DL-Foundation-Models-Weather 是行业应用领域的开源项目，由 JimengShi 开发，2023 年首次发布。

它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 86。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-26。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：科研人员快速了解AI气象预测领域现状与趋势。同类可对比的替代方案包括 WeatherBench、FourCastNet、Pangu-Weather。

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