AIFS Ensemble est l'ensemble global basé sur l'IA de l'ECMWF. Il étend l'approche AIFS Oper vers la prévision probabiliste en générant plusieurs membres pour représenter l'incertitude moyen terme.
Le système utilise un modèle stochastique de machine learning entraîné avec ERA5 et les analyses opérationnelles IFS. Les membres sont initialisés de façon cohérente avec IFS Ensemble, ce qui facilite la comparaison entre prévision basée sur l'IA et prévision physique.
AIFS Ensemble utilise un entraînement probabiliste basé sur CRPS, une métrique d'évaluation de distributions de prévision, pour obtenir une dispersion calibrée et une bonne performance probabiliste. La sortie contient variables de surface, champs sur niveaux de pression, statistiques d'ensemble et probabilités d'événements.
Dans GribStream, aifsenfo est utile quand vous avez besoin d'un dataset probabiliste global basé sur l'IA, en particulier pour comparer avec IFS ENS, AIFS Oper ou des modèles IA comme GraphCast.
Ensemble global basé sur l'IA, avec 51 membres par run.
Modèle stochastique de machine learning entraîné avec ERA5 et analyses opérationnelles IFS.
Initialisation membre par membre à partir d'IFS Ensemble.
Pas de 6 h jusqu'à 360 h sur grille globale de 0.25 degré.
Champs de surface, champs sur niveaux de pression, statistiques d'ensemble et probabilités d'événements.
Résolution: Grille globale de 0.25 degré dans la sélection Open Data.
Couverture temporelle: Runs 00, 06, 12 et 18 UTC ; pas de 6 h avec couverture jusqu'à 360 h.
Usages principaux: Prévision probabiliste globale, quantification du risque, comparaison avec ensembles physiques, recherche sur événements extrêmes et produits qui ont besoin d'incertitude avec coût de calcul réduit.
Cliquez sur un paramètre pour voir ses variantes dans une table compacte avec des sélecteurs JSON prêts à copier. Les codes, niveaux et valeurs de sélecteur restent exactement tels que l'API les expose.