В данном руководстве рассматривается процесс создания ансамблевого прогноза погоды с использованием платформы NVIDIA Earth2Studio. Устанавливаются необходимые компоненты, при этом сохраняется существующая среда PyTorch с поддержкой CUDA в Colab. Загружается модель прогноза FCN и извлекаются начальные атмосферные условия из GFS.
Далее реализуется индивидуальная диагностика ветровой энергии, которая преобразует компоненты ветра на высоте 10 метров в коэффициенты мощности турбин. Также применяется система переменной амплитуды возмущений, которая накладывает физически обоснованный шум на различные атмосферные переменные, сохраняя при этом контрольный член без возмущений. С помощью низкоуровневых итераторов и API Earth2Studio создается собственный конвейер выполнения ансамбля.
Значимость данного проекта заключается в возможности визуализации неопределенности ансамбля через пространственные карты и верификации прогнозов с использованием различных метрик, таких как RMSE и CRPS. Это может значительно улучшить точность прогнозирования погоды и повысить эффективность использования возобновляемых источников энергии, таких как ветер.