AIFS Ensemble es el ensemble global de ECMWF basado en IA. Extiende el enfoque de AIFS Oper hacia pronóstico probabilístico, generando múltiples miembros para representar incertidumbre de mediano plazo.
El sistema usa un modelo estocástico de machine learning entrenado con ERA5 y análisis operativos de IFS. Sus miembros se inicializan de forma alineada con IFS Ensemble, lo que facilita comparar la guía de IA con la guía física.
AIFS Ensemble usa entrenamiento probabilístico basado en CRPS, una métrica usada para evaluar distribuciones de pronóstico, para producir dispersión calibrada y buen desempeño probabilístico. La salida incluye variables estándar de superficie, campos de niveles de presión, estadísticas del ensemble y probabilidades de eventos.
En GribStream, aifsenfo es útil cuando quieres una fuente probabilística y global basada en IA, especialmente para comparar contra IFS ENS, AIFS Oper o modelos basados en IA como GraphCast.
Ensemble global basado en IA, con 51 miembros por ciclo.
Modelo estocástico de machine learning entrenado con ERA5 y análisis operativos de IFS.
Inicialización miembro a miembro desde IFS Ensemble.
Pasos de 6 h hasta 360 h en una grilla global de 0.25 grados.
Campos de superficie, niveles de presión, estadísticas del ensemble y probabilidades de eventos.
Resolución: Grilla global de 0.25 grados en el subconjunto open data.
Cobertura temporal: Ciclos 00, 06, 12 y 18 UTC; pasos de 6 h, con cobertura del dataset hasta 360 h.
Usos principales: Guía probabilística global, cuantificación de riesgo, comparación con ensembles físicos, investigación de extremos y productos que necesitan incertidumbre con menor costo computacional.
Haz clic en un parámetro para ver sus variantes en una tabla compacta con selectores JSON listos para copiar. Los códigos, niveles y valores de selector se mantienen exactamente como los expone la API.