基于Graphcast架构构建轻量级AI天气模型

作者基于Graphcast架构构建了一个轻量级AI天气模型，使用ERA5数据子集训练，模型包含约20万参数，训练仅需45分钟，能在5年旧PC上运行。模型采用图神经网络，通过编码-处理-解码结构预测天气，评估显示在+72小时预报中优于持久性基线，但误差随时间线性增长。模型在西部边界误差较高，作者提出未来可扩展至全球或动态图结构以提升性能。