谷歌开源 WeatherNext 3 气象模型数据集：SatWeave 卫星影像与 PARDIG 降水数据
Miranda 谷歌 DeepMind 在 11 月 13 日公开了 WeatherNext 3 气象模型使用的两个基础数据集，分别是卫星影像拼接产品 SatWeave 和全球降水再分析数据集 PARDIG。两者均提供实时数据流与历史归档，可用于天气、水文、气候等下游建模，并以 CC BY 4.0 许可托管在 Google Cloud Storage 上。
SatWeave 数据集
SatWeave 整合了 GOES-East、GOES-West、Meteosat 0、Meteosat 印度洋星和 Himawari 共 5 颗静止气象卫星的观测数据，统一了不同卫星在地图投影、文件格式、传感器和扫描节奏上的差异。该数据集每小时更新一次，并包含超过十年的历史存档，使 WeatherNext 3 能够基于实时云图和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更新一次。谷歌还希望研究社区将其用于太阳能功率预测、野火监测等方向。
PARDIG 数据集
PARDIG 采用与 WeatherNext 3 相似的球形图网格 Transformer 架构，以 NASA 全球降水测量核心观测台的星载雷达观测为训练目标，输入包括 SatWeave 影像和欧洲中期天气预报中心的大气场。其空间分辨率约 10 公里（0.1°），时间分辨率 15 分钟，平均延迟约 5 小时。对照美国、欧洲、日本三大陆基雷达网络和全球 3.6 万余座气象站的评估显示，PARDIG 在所有雨强档位上均优于 NASA IMERG-Final 等主流基线产品，对轻到中度降水的小时级识别技巧较 IMERG-Final 提升 30% 以上，对极端降水的捕捉能力更突出。由于直接从卫星观测学习，该数据集在缺乏地面雷达和雨量计的地区也能保持可靠精度。
此次开放的范围还包括 1999 年至 2026 年的 PARDIG 历史档案，以及 SatWeave 与 PARDIG 的实时数据流，研究者可直接从 Google Cloud Storage 获取数据。
