基于扩散模型的气象时间序列概率性预测

突破传统模型的局限

传统的气象预报模型如ARIMA和LSTM在处理多变量时间序列时存在明显的局限性，特别是在捕捉非线性依赖关系和量化预测不确定性方面表现不足。这项研究通过一个创新的思路——将原本用于图像生成的扩散模型调整为适用于时间序列预测——成功突破了这些限制。

扩散模型的核心思想是通过逐步添加和去除噪声来生成序列，这个过程天然地反映了预测的不确定性。该方法对历史数据和季节性特征进行条件引导，其中季节性特征通过傅里叶嵌入进行编码。这样设计的好处是模型能够同时生成温度、湿度、风速等多个气象变量的未来序列，捕捉它们之间的复杂相互作用。

在印度德里的日常气候数据集上，该模型展现了卓越的性能。平均绝对误差（MAE）约为1.0，均方根误差（RMSE）约为1.3，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为5%。与LSTM和ARIMA等传统基线模型相比，性能提升了30-50%。更重要的是，该模型能够生成概率性预测和置信区间，为风险评估和决策提供了比单点预测更有价值的信息。