DL-Foundation-Models-Weather

一册在手,看懂AI天气预报全貌

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 15 🐛 待处理 1 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 91
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

DL-Foundation-Models-Weather 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队JimengShi
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型ai-for-weather,deep-learning,foundation-models
GitHub 星标★ 91
上线时间2023-12-11 00:00:00
代码更新2026-05-01
仓库体积1.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 91

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

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