降水临近预报数据偏湿偏差研究

Christoph Metzl 等作者提交的论文指出，生成式降水临近预报模型主要在偏湿数据集上训练和评估，这类数据集过度代表降水事件以突出稀有极端值。 研究称，基于目标观测挑选测试样本会让评估偏向匹配所选分布，而非实际部署分布。作者用固定的卫星到雷达扩散模型证明，目标依赖的测试采样可逆转校准结论：模型在偏湿测试集上显得预测不足，在代表部署分布的测试集上却显得预测过度；该结果在七年间隔后、于模型训练域外复现。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。