Buchumschlag

Predicting Beyond Training Data via Extrapolation versus Translocation: AI Weather Models and Dubai's Unprecedented 2024 Rainfall

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sun, Y. Qiang, Hassanzadeh, Pedram, Shaw, Tiffany, Pahlavan, Hamid A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Atmospheric and Oceanic Physics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Benchmarking Regional Thermodynamic Trends in an AI emulator, ACE2, and a hybrid model, NeuralGCM
von: Rucker, Katharine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking atmospheric circulation variability in an AI emulator, ACE2, and a hybrid model, NeuralGCM
von: Baxter, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the importance of learning non-local dynamics for stable data-driven climate modeling: A 1D gravity wave-QBO testbed
von: Pahlavan, Hamid A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Offline-Online Training of Neural Networks for Parameterizations: A 1D Gravity Wave-QBO Testbed in the Small-data Regime
von: Pahlavan, Hamid A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Can AI weather models predict out-of-distribution gray swan tropical cyclones?
von: Sun, Y. Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting the Quasi Biennial Oscillation as Seen in ERA5.Part II: Evaluation of Waves and Wave Forcing
von: Pahlavan, Hamid A., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Characteristics of Gravity Waves in Opposing Phases of the QBO: A Reanalysis Perspective with ERA5
von: Pahlavan, Hamid A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Analytical and AI-discovered Stable, Accurate, and Generalizable Subgrid-scale Closure for Geophysical Turbulence
von: Jakhar, Karan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Challenges of learning multi-scale dynamics with AI weather models: Implications for stability and one solution
von: Chattopadhyay, Ashesh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evaluating the Predictability of Selected Weather Extremes with Aurora, an AI Weather Forecast Model
von: Huang, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prediction and Predictability of the Wet-Season Rainfall over Southeast India
von: S, Harini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative AI-Downscaling of Large Ensembles Project Unprecedented Future Droughts
von: Lewis, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Redox evolution of the crystallizing terrestrial magma ocean and its influence on atmosphere outgassing
von: Maurice, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decision-oriented benchmarking to transform AI weather forecast access: Application to the Indian monsoon
von: Masiwal, Rajat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Surrogate Rainfall-driven Inundation Models with Few Data
von: Mirhoseini, Marzieh Alireza
Veröffentlicht: (2024)

Sub-seasonal Modulation and Predictability of Indian monsoon hourly Rainfall Extremes
von: Banerjee, Bijit Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond the Training Data: Confidence-Guided Mixing of Parameterizations in a Hybrid AI-Climate Model
von: Heuer, Helge, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How does an AI Weather Model Learn to Forecast Extreme Weather?
von: Baiman, Rebecca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Data-driven Surrogate and Correction Models for Satellite Observations in Numerical Weather Prediction
von: Buono, Gian Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predictability of Global AI Weather Models
von: Kieu, Chanh
Veröffentlicht: (2024)

Scaling of Rainfall Intensity and Frequency with Rising Temperatures
von: Yin, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can AI Weather Models Predict Beyond Two Weeks? A Quantitative Benchmark and Analysis of Long Rollouts
von: Lehmann, Fanny, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Watch an AI Weather Model Learn (and Unlearn) Tropical Cyclones
von: Baiman, Rebecca, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Assimilating Observed Surface Pressure into ML Weather Prediction Models
von: Slivinski, Laura C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Error Growth Dynamic and Predictability of Tropical Cyclone in Machine Learning Weather Prediction Model
von: Pu, Jingchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning for the Physics of Climate
von: Bracco, Annalisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ecohydrological Controls on Moist Convection and Long-Term Rainfall Feedback
von: Cultra, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Cloud Condensation Model on Insoluble Nuclei Validated with Radiosonde and Ceilometer Data: Implications for Dust based Rainfall Forecasting
von: Arielly, Rani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Instability-Aware Steering of an Extreme Atmospheric River in an AI Weather Foundation Model
von: Liu, Moyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Earth-System-Oriented View of the S2S Predictability of North American Weather Regimes
von: Pérez-Carrasquilla, Jhayron S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Oceanic Forcing on Interannual Variability of Sahel Heavy and Moderate Daily Rainfall
von: Diakhaté, Moussa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Water vapor buoyancy and the African easterly jet
von: Quan, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI-boosted rare event sampling to characterize extreme weather
von: Lancelin, Amaury, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WP-MIP: An Artificial Intelligence, Hybrid and Physically Based Model Intercomparison Project for Weather Prediction
von: McTaggart-Cowan, Ron, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Imposing the Fundamental Dynamical Constraint of Hydrostatic Balance to Improve Global ML Weather Prediction
von: Subramaniam, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rainfall forecasts in daily use over East Africa improved by machine learning
von: Cooper, Fenwick C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Extrapolation of Generative Adversarial Networks for downscaling precipitation extremes in warmer climates
von: Rampal, Neelesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating Extreme Precipitation Forecasts: A Threshold-Weighted, Spatial Verification Approach for Comparing an AI Weather Prediction Model Against a High-Resolution NWP Model
von: Loveday, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Benchmark Dataset for Tornado Detection and Prediction using Full-Resolution Polarimetric Weather Radar Data
von: Veillette, Mark S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Graph Networks for Accurate Weather Forecasting via Lightweight Training
von: Bailie, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)