Release Notes

MindSpore Earth 0.3.0 Release Notes

主要特性和增强

短临降水预测

[STABLE] PreDiff: 新增PreDiff，是一种新颖的基于潜在扩散模型（LDM）的方法，用于降水短临预测。该方法提出了一个两阶段的pipeline，专门用于数据驱动的地球系统预测模型。同时，开发了知识控制（Knowledge control）机制，用于引导 PreDiff 在潜在空间中的去噪扩散过程。这一机制保证了生成的预测结果能更好地匹配领域相关知识，从而提高了模型预测的可信度。

地震预警

[RESEARCH]: 新增G-TEAM，是一种数据驱动的全国地震预警模型，其核心架构结合了Transformer 的序列建模能力和 GNN 的空间信息提取能力，使得模型既能捕捉地震波形的时序特征，又能利用地震波在台站网络中的传播关系，提升震级和震中位置的预测精度，能够在地震发生后 3 秒内迅速提供震中位置、震级及地震强度分布。

中期天气预报预测

[STABLE] GraphCast: 新增graphcastTp模式，在下游的中期降水案例中，采用0.5°×0.5°，输入分辨率为360×720的ERA5数据进行训练。
[STABLE] SKNO: 新增SKNO模型，融合了KNO模型和SHT算子。SKNO基于16年同化再分析数据集ERA5开发，能够对6小时时间分辨率和1.4度空间分辨率的全球气象进行预测，预测结果包括温度、湿度、风度等指标。

贡献者

感谢以下开发者做出的贡献:

hsliu_ustc, hong-ye-zhou, liulei277, kevinli123, Zhou Chuansai, alancheng511, Cui Yinghao, xingzhongfan, cmy_melody, Liu Ruoyan

欢迎任何形式的贡献！