谷歌 DeepMind 开放 WeatherNext 3 气象模型核心数据集 SatWeave 与 PARDIG

谷歌 DeepMind 正式开放 WeatherNext 3 气象模型依托的两大基础数据集 SatWeave 与 PARDIG，向全球研究者提供实时数据流与历史归档，可用于天气、水文、气候等下游应用建模。

SatWeave 整合 GOES、Meteosat、Himawari 等 5 颗静止气象卫星的观测数据，每小时更新一次，并提供超过十年的历史存档，支持 WeatherNext 3 基于实时云图与风暴动态生成逐小时全球预报，而传统分析数据通常每六小时才刷新一次。

PARDIG 是基于 AI 架构的全球降水再分析数据集，空间分辨率约 10 公里，时间分辨率 15 分钟。对照美国、欧洲、日本雷达网络及全球 3.6 万余座气象站的评估显示，其表现优于 NASA IMERG-Final 等主流产品，轻到中度降水的小时级识别技巧提升 30%以上，在缺乏地面雷达的地区同样具备可靠精度。

历史档案与实时数据流均以 CC BY 4.0 许可托管在 Google Cloud Storage 上，可拓展至太阳能功率预测、野火监测等场景。