全球天气预报实战：用ClimaX微调出72小时ERA5预报模型-北京尧图网络

全球天气预报实战用ClimaX微调出72小时ERA5预报模型【免费下载链接】ClimaXFoundation model for weather climate项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cli/ClimaX想做全球天气预报却觉得深度学习门槛太高本文手把手带你完成一次真实的ClimaX 微调实战从零准备 ERA5 数据到训练出可用的 72 小时全球天气预报模型全程只需一条条清晰的命令。ClimaX是微软开源的气候与天气基础模型能像大语言模型预训练后微调一样只需少量标注数据就能在气象预报任务上快速收敛。这篇文章不堆砌代码只讲清楚每一步该做什么、为什么这么做让你照着做就能跑通自己的全球天气预报流程。为什么选 ClimaX 做全球天气预报传统数值天气预报依赖超级计算机求解大气方程而 ClimaX 走的是另一条路它把气象变量当作token用 Transformer 架构在海量 CMIP6 气候模拟数据上预训练再微调到 ERA5 再分析数据上做预报。它的核心优势有三个预训练即插即用官方提供 5.625° 和 1.40625° 两套预训练权重微调时不用从零训练省下大量算力变量自由组合输入输出变量可随意指定比如只预测z_500500hPa 位势高度、t_850850hPa 温度和t2m2 米气温预报时长可调通过predict_range参数一键切换 6 小时、72 小时甚至更长的预报窗口。模型主体定义在 src/climax/arch.py 的ClimaX类中采用 ViT 骨干加变量嵌入variable embedding与变量聚合cross-attention结构这正是它能把多变量天气场揉进一个模型的关键。第一步克隆仓库并安装运行环境全球天气预报实战的第一步是把项目拉下来并装好依赖。安装方式有 conda 和 Docker 两种新手推荐 condagit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cli/ClimaX cd ClimaX conda env create --file docker/environment.yml conda activate climaX pip install -e .如果机器上有 GPU 且偏好隔离环境也可以走 Docker 路线参考 docker/Dockerfile 构建镜像。安装完成后整个实战会用到三个关键目录configs/global_forecast_climax.yaml微调配置训练参数都在这里src/data_preprocessing/nc2np_equally_era5.pyERA5 数据预处理脚本src/climax/global_forecast/train.py全球预报训练入口。第二步ERA5 数据准备把 NetCDF 转成模型能吃的格式ClimaX 微调使用的 ERA5 数据来自 WeatherBench 公开数据集下载后目录里是2m_temperature、geopotential、u_component_of_wind等按变量分好的 NetCDF 文件。模型不能直接读取这种原始格式需要先用预处理脚本转成 numpy 小文件并计算统计量python src/data_preprocessing/nc2np_equally_era5.py \ --root_dir /mnt/data/5.625deg \ --save_dir /mnt/data/5.625deg_npz \ --start_train_year 1979 --start_val_year 2016 \ --start_test_year 2017 --end_year 2019 --num_shards 8处理完成后save_dir下会生成train、val、test三个分区以及normalize_mean.npz、normalize_std.npz、lat.npy、lon.npy等文件。其中归一化统计量会被 src/climax/global_forecast/datamodule.py 里的GlobalForecastDataModule自动加载用于训练时的标准化和评估时的反标准化这一步千万不能跳过。第三步72小时预报微调核心训练命令逐条拆解数据就绪后就到了本次全球天气预报实战的重头戏——用预训练权重微调出 72 小时预报模型。训练入口是train.py它基于 PyTorch Lightning CLI 封装所有参数都可以通过命令行覆盖。下面是官方推荐的 8 卡微调命令python src/climax/global_forecast/train.py --config configs/global_forecast_climax.yaml \ --trainer.strategyddp --trainer.devices8 \ --trainer.max_epochs50 \ --data.root_dir/mnt/data/5.625deg_npz \ --data.predict_range72 --data.out_variables[z_500,t_850,t2m] \ --data.batch_size16 \ --model.pretrained_pathhttps://huggingface.co/tungnd/climax/resolve/main/5.625deg.ckpt \ --model.lr5e-7 --model.beta_10.9 --model.beta_20.99 \ --model.weight_decay1e-5这条命令里的关键参数怎么理解--data.predict_range7272小时预报窗口就由它决定配合hrs_each_step1每小时一个步长模型会学到从当前时刻起 72 小时后的天气状态--data.out_variables[z_500,t_850,t2m]只预测三个目标变量训练速度更快、显存占用更小也便于后续可视化验证--model.pretrained_path...加载 5.625° 分辨率下的 CMIP6 预训练权重微调的关键就在这里——不加载它就是从零训练效果和收敛速度会差很多--model.lr5e-7微调时学习率要远小于预训练5e-4避免破坏已经学好的通用天气表征。如果没有 8 张卡把devices改成 1 或 2 也能跑只是单卡训练时间会更长。训练过程中TensorBoard 日志会记录val/w_rmse等指标配置里的ModelCheckpoint回调会自动保存最优权重。第四步看结果RMSE 和 ACC 怎么读训练结束后train.py会自动加载最优 checkpoint 在测试集上评估输出三个关键指标RMSE均方根误差预报值与 ERA5 真值的偏差越小越好ACC距平相关系数衡量空间分布与真值的相关程度越接近 1 越好wRMSE纬度加权 RMSE考虑了高纬度网格面积权重后的综合误差配置里的早停EarlyStopping就是监控它。评估逻辑在 src/climax/global_forecast/module.py 的GlobalForecastModule中实际用到的指标函数来自 src/climax/utils/metrics.py。想要更直观地感受模型能力可以看看官方仓库里 6 小时预报的验证动图每张图从左到右依次是初始场、真值、预报和偏差偏差图上颜色越浅代表预报越准。微调出 72 小时模型后你也可以用同样的方式渲染不同预报时长的对比图。常见问题与调优技巧显存不够怎么办调小batch_size或减少out_variables的变量数量配置里默认的 46 个输入变量是固定的但输出变量可以只留 1 个训练不收敛检查pretrained_path是否正确加载启动日志会打印加载信息并确认lr是否在 1e-6 量级——微调阶段学习率过大是常见翻车点想预报更长时间把predict_range改成 168一周甚至更大即可但要注意更长预报窗口对数据量和训练轮数的要求也更高单卡也想跑删掉--trainer.strategyddp把devices设为 1代码无需任何改动。结语到这里你已经完成了从 ERA5 数据准备到ClimaX 72小时全球天气预报模型微调的全流程。整个过程的核心就三步预处理数据、指定预训练权重、调好predict_range和lr。下一步你可以尝试更换输出变量、调整预报时长或者把训练好的模型接到 src/climax/regional_forecast 做区域降尺度预报探索更多全球天气预报的应用场景。动手跑一次你会发现自己离用 AI 做天气预报只差一条命令的距离。【免费下载链接】ClimaXFoundation model for weather climate项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cli/ClimaX创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

全球天气预报实战：用ClimaX微调出72小时ERA5预报模型

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