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Aurora: regional scale

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comienza con el ejemplo de Aurora de alta resolución enlazado y compara los resultados de temperatura globales y regionales reportados con los datos HRES T0 descritos en la issue. La issue no menciona archivos del repositorio, pruebas ni puntos de entrada, y no define un cambio concreto ni criterios de aceptación; se necesita una aclaración antes de que pueda comenzar la implementación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Dear @wesselb,

Using the examples available at https://microsoft.github.io/aurora/example_hres_t0.html as a
starting point, we are adapting the Aurora model inputs to a regional scale, focusing on areas
of approximately 20°x40° or smaller. So far, we have concentrated on comparing the
temperature values predicted by the global and regional versions of the model. We have also
compared these results with HRES T0 data. For example, the following figure shows the
surface temperature obtained from the global and regional Aurora and its difference for our
study region.

Image

A similar result was obtained when we compare the Aurora and HRES T0 results.

Image

We initially expected the largest temperature differences between the global and regional
Aurora predictions to occur at the edge of the selected area, while the central region would
show very similar values in both simulations. However, the largest differences observed over
land surfaces, specifically over the northwest African coast and the Canary Islands, whereas
there is strong agreement over the oceanic region.
Could you help us to understand why aurora predicts with so many differences the temperature values over the ocean and the land?

We understand the need for fine-tunning specific to our study region but before this task,
what other factors would you consider important as input parameters for the model? For
example, window_size, decoder_depths, etc. We believe that some of these parameters
should modify to better adapt Aurora to a regional scale, but we do not know which ones
might be more important in this respect.

Thank you in advance for your help

Regards,
Sergio León

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1k
Forks
175
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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