谷歌DeepMind开放WeatherNext 3数据集：SatWeave与PARDIG同步上线

11月14日消息，谷歌DeepMind近日把WeatherNext 3气象模型所依赖的SatWeave、PARDIG两套基础数据集正式公开。全球科研人员和开发者均可获取实时数据流与历史归档资料，用于天气、水文、气候研究以及相关领域的应用建模。

SatWeave是一套全球卫星影像拼接数据集，汇集GOES‑East、GOES‑West、Meteosat 0、Meteosat印度洋星、Himawari五颗静止气象卫星的观测资料。不同卫星在地图投影、文件格式、传感器、扫描节奏上存在差异，这些数据壁垒已被该数据集打通。它每小时更新一次，历史存档超过十年，能支撑WeatherNext 3借助实时云图和风暴变化做逐小时全球天气预报；传统分析数据的更新周期为六小时，两者相比时效提升明显。科研界还能把它用到光伏发电预估、野火监测等场景。

PARDIG则是一套基于人工智能架构的全球降水再分析数据集。它采用球形图网格Transformer架构，训练参照的是NASA全球降水测量卫星的雷达观测数据，输入侧融合了SatWeave卫星影像与欧洲中期天气预报中心的大气场数据。该数据集空间分辨率约10公里，时间分辨率15分钟，平均数据延迟约5小时。经美国、欧洲、日本三大陆基雷达网络和全球3.6万余座气象站比对评估，PARDIG在各项降水强度识别上的表现优于NASA IMERG‑Final等主流同类数据集。

其中，小时级轻、中度降水的识别能力比IMERG‑Final高出30%以上，捕捉极端降水的表现也较为突出。由于直接学习卫星观测信息，这套数据集在缺乏地面雷达和雨量观测站点的区域仍能维持较为可靠的数据精度。

据了解，谷歌此次同步开放1999年至2026年的PARDIG历史档案，以及SatWeave、PARDIG两套数据集的实时数据流。所有数据托管在谷歌云存储平台，按CC BY 4.0许可协议对外公开。