诚邀用户共创!中科天机全球高分辨率再分析数据集TJ

  发布时间:2026-11-05 12:17:39   作者:玩站小弟   我要评论
近日,中科天机正式启动全球高分辨率再分析数据集TianJi Global Reanalysis, TJ-GRA)预发布。该数据集基于自主研发的SD3数值模式,以ECMWF ERA5全球再分析数据为驱动 。

近日,诚邀中科天机正式启动全球高分辨率再分析数据集(TianJi Global Reanalysis,用户 TJ-GRA)预发布。该数据集基于自主研发的共创高分SD3数值模式,以ECMWF ERA5全球再分析数据为驱动场,中科再分通过动力降尺度技术生产,天机实现全球0.1°(约 12公里)空间分辨率、全球逐小时输出,辨率覆盖161类气象要素,析数可广泛支撑气象 AI大模型训练、据集新能源资源评估、诚邀功率预测和气候研究等多场景应用。用户

TJ-GRA旨在填补ERA5(31公里)与公里级区域再分析产品之间的共创高分分辨率空白,为我国气象精细化应用与自主技术生态构建提供新一代数据底座。中科再分首批开放2025年样例数据,天机并同步启动用户共创计划,全球诚邀AI气象、新能源与气候研究领域的伙伴共同探索真实应用场景。这是公司依托自主数值模式推进高质量气象数据建设的一项里程碑成果,也标志着中科天机开放数据体系向历史再分析领域进一步拓展。

共享地址:https://www.tjweather.com/TJGraService

 

 

01 行业发展新阶段,呼唤更高精度再分析底座

再分析数据是气象科研与业务应用的核心基础。当前全球主流气象 AI 大模型与数值预报业务,普遍以欧洲中期天气预报中心ERA5数据集为核心数据源。作为支撑行业十余年发展的全球公共产品,ERA5 31公里的空间分辨率已难以适配高质量发展需求:一是网格精度不足,无法充分解析山谷风、海陆风等局地特征,在青藏高原、西南山区等复杂地形区域表征能力有限;二是动力场偏平滑,极端天气存在“削峰填谷”的系统性偏差,下游模型易继承该偏差,低估极端天气强度。

行业实践表明,仅靠模型架构优化与参数调优,已难以突破数据底座的精度上限。构建更高分辨率、自主可控的新一代再分析数据集,是气象科技向精细化进阶的核心前提。基于这一判断,中科天机依托二十年数值模式技术积累,以动力降尺度技术路线,打造新一代全球高分辨率再分析产品。

02 动力降尺度技术底座,真实物理计算

TJ-GRA并非对现有再分析数据的空间插值放大,而是基于自主SD3全球数值模式,通过动力降尺度技术重新求解大气物理方程生成,具备完整的物理约束与动力一致性。

 

 

图说:TJ-GRA核心技术路线

TJ-GRA以ERA5为驱动场,通过“边界约束—动力降尺度—标准化输出”三步完成生产:

驱动场输入

以0.25°分辨率、137层模式层、逐小时更新的ERA5数据提供大尺度初始场与侧边界条件,驱动变量涵盖风场、温度、湿度及地表温度,保障全球大尺度环流的准确性。

动力降尺度计算

采用谱松弛逼近(Spectral Nudging)技术对大尺度环流场持续约束,确保模拟结果不偏离真实大气状态,同时允许模式自由生成中小尺度细节;同步引入海表面温度(SST)强迫,保持下边界条件准确性,提升海气相互作用模拟精度。最终通过SD3模式在全球12公里网格上完成物理方程求解。

标准化输出

经质量控制与网格标准化处理,输出逐小时、多变量的标准化再分析产品。

03 五大核心特征,全维度验证数据质量

TJ-GRA数据集围绕分辨率、区域精度、极端天气、热带气旋、场景适配五大维度开展系统性检验,各项指标均经过客观数据验证,核心性能表现突出。

分辨率高

全球0.1°(约12km)逐小时再分析,公开可用产品中空间分辨率领先。

 

 

图说:TJ-GRA和主要再分析产品的系统性对比

中国区域准确性高

针对中国复杂的地形与气候特征,我们用全国2168个地面站的观测数据进行了全面检验,覆盖2025年全年:

· 2米温度:整体精度相当,但日变化曲线与观测贴合更紧密,解决了ERA5日循环不连续的问题

· 降水、10米风速:整体精度优于ERA5

· 100米风速:作为风能评估的核心变量,精度提升将直接传导至发电量评估、功率预测的业务环节

极端天气不平滑

针对行业最头疼的极端天气平滑问题,我们选取了2023-2025年共30场典型暴雨事件,逐场对照站点观测复盘:

· 约70%的案例,晴雨准确率优于ERA5

· 62%的大暴雨及以上强降水案例,强度刻画更为准确

热带气旋强度更贴近真实值

再分析数据中台风强度偏弱一直是行业难点,TJ-GRA强化了热带气旋的结构与强度表征:

· 路径精度:与ERA5基本相当

· 强度精度:最大10米风速偏差从-12.27收窄至-5.92米/秒,降低约52%;中心海平面气压误差从16.05降至12.63百帕,降低约21%

适配性强

面向AI研发与数值模拟两大场景做了适配:

· 面向AI训练:标准NetCDF4格式,161个变量(56个地表要素+105个等压面要素),逐小时输出,可按时间、区域、变量灵活筛选,每年数据量约20TB

· 面向数值模式:提供GRIB2格式+配套Vtable,可直接驱动WRF区域模式运行,无需额外格式转换

04 免费获取样例数据 加入用户共创计划

TJ-GRA是一条持续迭代的产品路线,将按照既定节奏逐步提升区域分辨率,覆盖更多精细化应用场景。

 

 

图说:TJ-GRA 产品全景与路线图

获取2025年样例数据

本次TJ-GRA预发布已免费开放2025年样例数据,用户访问天机官网,完成注册后,可在线浏览数据、按需选择时空范围与要素变量,三步即可完成下载。

 

 

图说:加入用户共创计划

为推动高分辨率再分析数据深度匹配真实业务场景,持续迭代产品能力,中科天机同步启动TJ-GRA用户共创计划,诚邀AI气象研发、新能源应用、气候科学研究等领域的科研团队、行业用户及开发者加入。

您只需反馈实际使用场景与具体业务需求,即可优先解锁更多时段、定制化范围的数据支持,享受专属技术对接服务。我们期待与各领域伙伴携手探索,共同释放高分辨率再分析数据的应用价值,以高质量数据底座支撑科研创新突破与产业效益提升。

结语

再分析数据连接着过去的天气与未来的创新。TJ-GRA的发布是中科天机自主数值模式能力向高质量历史数据供给延伸的重要一步。面向气象AI与行业精细化应用,公司将持续推进数据开放与协同验证,让更精细的气象信息进入模型训练、资源评估与业务决策,把气象科学转化为新的生产力。



 



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