GribStream

FourCastNet v2-small IFS Reforecast-API

GribStream-Code: aiwpfourcastnetifs

AIWP Pangu-Weather 2-Meter-Temperatur in Quelleinheiten mit Konturen des reduzierten Luftdrucks auf dem globalen Grid
AIWP Pangu-Weather t2 in K mit msl-Konturen in Pa aus dem Lauf vom 17. Juli 2026 um 12 UTC bei Vorhersagestunde 120, dargestellt auf allen 1.038.240 Zellen des nativen globalen 0,25-Grad-Gitters ohne Einheitenumrechnung. Die Abbildung stammt aus aiwppangu und zeigt das gemeinsame Gitter; die verfügbaren Variablen unterscheiden sich je Datensatz.

Offizielle Quelle: Das AI Weather Prediction Archive von CIRA und NOAA GSL führt FourCastNet v2-small ausgehend von ECMWF-IFS-Analysen aus, um eine reproduzierbare gemeinschaftliche Evaluation zu ermöglichen.

Aktuelle GribStream-Abdeckung: aiwpfourcastnetifs beginnt mit dem Lauf vom 1. Januar 2022 um 00 UTC und wächst mit neuen Läufen. Dieses Datum ist der festgelegte Beginn dieser GribStream-Reihe.

Experimentelle Verfügbarkeit für Forschungszwecke: Das Register weist auf mögliche Datenlücken und nicht garantierte Verfügbarkeit hin. Laut öffentlicher README-Datei werden die Daten ohne Gewähr bereitgestellt; außerdem sind frühere Änderungen am Veröffentlichungszeitplan und an der Verzeichnisstruktur dokumentiert. Dieses Evaluations-Dataset ist keine offizielle operative Vorhersage von NOAA oder ECMWF. Verwenden Sie es nicht als einzige Abhängigkeit für ausfallsensible Systeme: Überwachen Sie die Aktualität von forecasted_at (Zeitpunkt des Modelllaufs) und halten Sie ein operatives Ersatz-Dataset vor.

Versionskontinuität: Jeder GribStream-Code bleibt an die aktuelle Version des Quellmodells gebunden. Eine wesentlich veränderte neue Version erhält einen eigenen Dataset-Code, anstatt stillschweigend mit diesem Verlauf zusammengeführt zu werden.

Beschreibung

FourCastNet v2-small ist ein datengetriebenes globales Modell. AIWP führt diese Variante mit IFS ausgehend von ECMWF-IFS-Analysen aus und wählt einen Zeitraum ab Januar 2022, um Überschneidungen mit Training oder Feinabstimmung zu vermeiden.

Die Publikation zu FourCastNet v2-small beschreibt den Aufbau. FourCastNet v2-small verwendet einen sphärischen neuronalen Fourier-Operator mit globalen Spektraloperationen auf der Kugel für stabile autoregressive Wettervorhersagen. Veröffentlichte Ergebnisse beziehen sich auf konkrete Experimente und garantieren nicht die Leistung dieses aktuellen Archivs.

Das Inventar von FourCastNet v2-small umfasst 2-Meter-Temperatur, Wind in 10 und 100 Metern, Oberflächen- und mittlerer Luftdruck auf Meereshöhe, gesamter Säulenwasserdampf sowie fünf Variablen auf 13 Druckflächen. Die Felder eignen sich zur Untersuchung großräumiger Zirkulation, thermischer Struktur, Feuchtetransport und Wetterentwicklung.

Die Variante aiwpfourcastnet nutzt das jeweils andere Anfangsbedingungssystem. Der Vergleich zeigt die Empfindlichkeit gegenüber dem Anfangszustand, isoliert aber nicht allein die Modellqualität: GFS und IFS sind verschiedene Analysesysteme. Diese Seite behandelt IFS.

Dieses deterministische Produkt quantifiziert keine Vorhersageunsicherheit und enthält weder Niederschlag noch Vertikalgeschwindigkeit, Wolken, Strahlung oder Oberflächenflüsse. Für operative Entscheidungen sollte sie mit aktuellen offiziellen Vorhersagen verglichen werden. Das Team bittet um Zitierung der Publikation zum AIWP-Archiv.

Details

Verwandte Datasets

Parameter

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Klicken Sie auf einen Parameter, um Varianten in einer kompakten Tabelle mit kopierbaren JSON-Selektoren zu sehen. Codes, Levels und Selector-Werte bleiben exakt so, wie die API sie ausgibt.

msl –Pressure reduced to MSL (Pa)
1 variant

Pressure reduced to MSL (Pa).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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r –Relative humidity (%)
13 variants

Relative humidity (%).

Level Info Horizon Introduced Selector
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1000 hPa 0h-240h 2022-01-01
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300 hPa 0h-240h 2022-01-01
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50 hPa 0h-240h 2022-01-01
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500 hPa 0h-240h 2022-01-01
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925 hPa 0h-240h 2022-01-01
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sp –Surface pressure (Pa)
1 variant

Surface pressure (Pa).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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t –Temperature (K)
13 variants

Temperature (K).

Level Info Horizon Introduced Selector
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925 hPa 0h-240h 2022-01-01
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t2 –2 metre temperature (K)
1 variant

2 metre temperature (K).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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tcwv –Precipitable water (kg m-2)
1 variant

Precipitable water (kg m-2).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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u –U component of wind (m s-1)
13 variants

U component of wind (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
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925 hPa 0h-240h 2022-01-01
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u10 –10 metre U wind component (m s-1)
1 variant

10 metre U wind component (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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u100 –100 metre U wind component (m s-1)
1 variant

100 metre U wind component (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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v –V component of wind (m s-1)
13 variants

V component of wind (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
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700 hPa 0h-240h 2022-01-01
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850 hPa 0h-240h 2022-01-01
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925 hPa 0h-240h 2022-01-01
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v10 –10 metre V wind component (m s-1)
1 variant

10 metre V wind component (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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v100 –100 metre V wind component (m s-1)
1 variant

100 metre V wind component (m s-1).

Level Info Horizon Introduced Selector
0h-240h 2022-01-01
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z –Geopotential (m2 s-2)
13 variants

Geopotential (m2 s-2).

Level Info Horizon Introduced Selector
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50 hPa 0h-240h 2022-01-01
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