[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-NVIDIA--earth2studio":3,"tool-NVIDIA--earth2studio":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",147882,2,"2026-04-09T11:32:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 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API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":99,"difficulty_score":10,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":100,"env_deps":102,"category_tags":105,"github_topics":107,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":143},5858,"NVIDIA\u002Fearth2studio","earth2studio","Open-source deep-learning framework for exploring, building and deploying AI weather\u002Fclimate workflows.","Earth2Studio 是 NVIDIA 推出的开源深度学习框架，旨在帮助用户快速探索、构建和部署基于人工智能的天气与气候工作流。它主要解决了传统气象模拟计算成本高、门槛高以及不同 AI 模型与数据源之间集成困难的问题，让用户仅需几行代码即可调用主流模型进行预测。\n\n这款工具非常适合气象科研人员、AI 开发者以及地球系统科学领域的研究者使用。无论是需要复现前沿算法的学者，还是希望将 AI 预报能力融入业务系统的工程师，都能通过 Earth2Studio 高效开展工作。\n\n其核心技术亮点在于强大的模块化设计与广泛的兼容性。Earth2Studio 并非单一模型，而是一个灵活的接口平台，原生支持 NVIDIA FourCastNet3、ECMWF AIFS、Google GraphCast 等多种顶级第三方预训练模型，并能无缝对接 GFS、IFS 等全球权威气象数据源。此外，它还提供了先进的数据同化功能（如 StormCast SDA 和 HealDA），支持高分辨率区域预测，并内置了标准化的输入输出后端（如 Zarr），极大地简化了从实验研究到实际部署的全流程。借助 Earth2Stu","Earth2Studio 是 NVIDIA 推出的开源深度学习框架，旨在帮助用户快速探索、构建和部署基于人工智能的天气与气候工作流。它主要解决了传统气象模拟计算成本高、门槛高以及不同 AI 模型与数据源之间集成困难的问题，让用户仅需几行代码即可调用主流模型进行预测。\n\n这款工具非常适合气象科研人员、AI 开发者以及地球系统科学领域的研究者使用。无论是需要复现前沿算法的学者，还是希望将 AI 预报能力融入业务系统的工程师，都能通过 Earth2Studio 高效开展工作。\n\n其核心技术亮点在于强大的模块化设计与广泛的兼容性。Earth2Studio 并非单一模型，而是一个灵活的接口平台，原生支持 NVIDIA FourCastNet3、ECMWF AIFS、Google GraphCast 等多种顶级第三方预训练模型，并能无缝对接 GFS、IFS 等全球权威气象数据源。此外，它还提供了先进的数据同化功能（如 StormCast SDA 和 HealDA），支持高分辨率区域预测，并内置了标准化的输入输出后端（如 Zarr），极大地简化了从实验研究到实际部署的全流程。借助 Earth2Studio，用户可以更专注于科学发现与算法创新，而非繁琐的工程配置。","\u003C!-- markdownlint-disable MD002 MD033 MD041 MD053 -->\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# NVIDIA Earth2Studio\n\n[![python version][e2studio_python_img]][e2studio_python_url]\n[![license][e2studio_license_img]][e2studio_license_url]\n[![coverage][e2studio_cov_img]][e2studio_cov_url]\n[![mypy][e2studio_mypy_img]][e2studio_mypy_url]\n[![format][e2studio_format_img]][e2studio_format_url]\n[![ruff][e2studio_ruff_img]][e2studio_ruff_url]\n[![uv][e2studio_uv_img]][e2studio_uv_url]\n\nEarth2Studio is a Python-based package designed to get users up and running\nwith AI Earth system models *fast*.\nOur mission is to enable everyone to build, research and explore AI driven weather and\nclimate science.\n\n\u003C!-- markdownlint-disable MD036 -->\n**- Earth2Studio Documentation -**\n\u003C!-- markdownlint-enable MD036 -->\n\n[Install][e2studio_install_url] | [User-Guide][e2studio_userguide_url] |\n[Examples][e2studio_examples_url] | [API][e2studio_api_url]\n\n![Earth2Studio Banner](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_6818eba556f9.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Quick start\n\nRunning AI weather prediction can be done with just a few lines of code.\n\n- For detailed installation steps, including model-specific installations, see the\n    [install guide][e2studio_install_url].\n- See the [examples][e2studio_examples_url] gallery providing different inference\n    workflow samples.\n- Swap out [data sources][e2studio_data_api] or [models][e2studio_px_api] depending on\n    your use case!\n\n### NVIDIA FourCastNet3\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import FCN3\nfrom earth2studio.data import GFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\nmodel = FCN3.load_model(FCN3.load_default_package())\ndata = GFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Ffcn3_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### ECMWF AIFS\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import AIFS\nfrom earth2studio.data import IFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\nmodel = AIFS.load_model(AIFS.load_default_package())\ndata = IFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Faifs_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### Google Graphcast\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import GraphCastOperational\nfrom earth2studio.data import GFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\npackage = GraphCastOperational.load_default_package()\nmodel = GraphCastOperational.load_model(package)\ndata = GFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Fgraphcast_operational_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 4, model, data, io)\n```\n\n> [!IMPORTANT]\n> Earth2Studio is an interface to third‑party models, checkpoints, and datasets.\n> Licenses for these assets are owned by their providers.\n> Ensure you have the rights to download, use, and (if applicable) redistribute each\n> model and dataset.\n> Links to the original license and source are often provided in the API docs for each\n> model\u002Fdata source.\n\n[![Watch the video](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_3ba450b3dfec.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=Sog6aCapZeA)\n\n## Latest News\n\n- [**StormCast SDA**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fmodels\u002Fda\u002Fearth2studio.models.da.StormCastSDA.html),\n    score-based data assimilation (SDA) combined with StormCast for high-resolution\n    regional weather prediction, is now available alongside new data assimilation\n    model utilities.\n- **Data Assimilation Models**, a new model class for data assimilation including\n    equirectangular interpolation and [HealDA](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fexamples\u002F05_data_assimilation\u002F02_healda.html).\n- [**NOAA UFS Observation Data Sources**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fdatasources_dataframe.html),\n    for satellite and conventional observation dataframes now available with the new\n    Earth2Studio base schema.\n- [**Planetary Computer Data Sources**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fdatasources_analysis.html)\n    added for ECMWF IFS analysis data and GOES cloud and moisture imagery.\n\nFor a complete list of latest features and improvements see the [changelog](.\u002FCHANGELOG.md).\n\n## Overview\n\nEarth2Studio is an *AI inference pipeline toolkit* focused on weather and climate\napplications that is designed to ride on top of different AI frameworks, model\narchitectures, data sources and SciML tooling while providing a unified API.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio Overview 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_adc1478461b9.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nThe composability of the different core components in Earth2Studio easily allows the\ndevelopment and deployment of increasingly complex pipelines that may chain multiple\ndata sources, AI models and other modules together.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio Overview 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_f36b1e0d6cc0.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nThe unified ecosystem of Earth2Studio provides users the opportunity to rapidly\nswap out components for alternatives.\nIn addition to the largest model zoo of weather\u002Fclimate AI models, Earth2Studio is\npacked with useful functionality such as optimized data access to cloud data stores,\nstatistical operations and more to accelerate your pipelines.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio Overview 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_f0c636e54190.webp)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Earth-2 Open Models\n\nAccess state of the art Nvidia open models for climate and weather: [Earth-2 Open Models](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002Fnvidia\u002Fearth-2).\nFor training recipes for these models, see the [PhysicsNeMo repository][physicsnemo_repo_url].\n\n## Features\n\nEarth2Studio package focuses on supplying you the tools to build your own\nworkflows, pipelines, APIs, or packages using modular components including:\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Prognostic Models\u003C\u002Fsummary>\n\n[Prognostic models][e2studio_px_url]\n    in Earth2Studio perform time integration, taking atmospheric fields at a specific\n    time and auto-regressively predicting the same fields into the future (typically 6\n    hours per step), enabling both single time-step predictions and extended time-series\n    forecasting.\n\nEarth2Studio maintains the largest collection of pre-trained state-of-the-art AI\n    weather\u002Fclimate models ranging from global forecast models to regional specialized\n    models, covering various resolutions, architectures, and forecasting capabilities to\n    suit different computational and accuracy requirements.\n\nAvailable models include but are not limited to:\n\n| Model | Resolution | Architecture | Time Step | Coverage |\n|-------|------------|--------------|-----------|----------|\n| GraphCast Small | 1.0° | Graph Neural Network | 6h | Global |\n| GraphCast Operational | 0.25° | Graph Neural Network | 6h | Global |\n| Pangu 3hr | 0.25° | Transformer | 3h | Global |\n| Pangu 6hr | 0.25° | Transformer | 6h | Global |\n| Pangu 24hr | 0.25° | Transformer | 24h | Global |\n| Aurora | 0.25° | Transformer | 6h | Global |\n| FuXi | 0.25° | Transformer | 6h | Global |\n| AIFS | 0.25° | Transformer | 6h | Global |\n| AIFS Ensemble | 0.25° | Transformer Ensemble | 6h | Global |\n| StormCast | 3km | Diffusion + Regression | 1h | Regional (US) |\n| SFNO | 0.25° | Neural Operator | 6h | Global |\n| DLESyM | 0.25° | Convolutional | 6h | Global |\n\nFor a complete list, see the [prognostic model API docs][e2studio_px_api].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Diagnostic Models\u003C\u002Fsummary>\n\n[Diagnostic models][e2studio_dx_url] in Earth2Studio perform time-independent\n    transformations, typically taking geospatial fields at a specific time and\n    predicting new derived quantities without performing time integration enabling users\n    to build pipelines to predict specific quantities of interest that may not be\n    provided by forecasting models.\n\nEarth2Studio contains a growing collection of specialized diagnostic models for\n    various phenomena including precipitation prediction, tropical cyclone tracking,\n    solar radiation estimation, wind gust forecasting, and more.\n\nAvailable diagnostics include but are not limited to:\n\n| Model | Resolution | Architecture | Coverage | Output |\n|-------|------------|--------------|----------|--------|\n| PrecipitationAFNO | 0.25° | Neural Operator  | Global | Total precipitation |\n| SolarRadiationAFNO1H | 0.25° | Neural Operator  | Global | Surface solar radiation |\n| WindgustAFNO | 0.25° | AFNO | Global | Maximum wind gust |\n| TCTrackerVitart | 0.25° | Algorithmic | Global | TC tracks & properties |\n| CBottleInfill | 100km | Diffusion | Global | Global climate sample |\n| CBottleSR | 5km | Diffusion | Regional \u002F Global | High-res climate |\n| CorrDiff | Variable | Diffusion | Regional | Fine-scale weather |\n| CorrDiffTaiwan | 2km | Diffusion | Regional (Taiwan) | Taiwan fine-scale weather |\n\nFor a complete list, see the [diagnostic model API docs][e2studio_dx_api].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Datasources\u003C\u002Fsummary>\n\n[Data sources][e2studio_data_url]\n    in Earth2Studio provide a standardized API for accessing weather and climate\n    datasets from various providers (numerical models, data assimilation results, and\n    AI-generated data), enabling seamless integration of initial conditions for model\n    inference and validation data for scoring across different data formats and storage\n    systems.\n\nEarth2Studio includes data sources ranging from operational weather models (GFS, HRRR,\n    IFS) and reanalysis datasets (ERA5 via ARCO, CDS) to AI-generated climate data\n    (cBottle) and local file systems. Fetching data is just plain easy, Earth2Studio\n    handles the complicated parts giving you an easy to use Xarray data array of\n    requested data under a shared package wide [vocabulary][e2studio_lex_url] and\n    coordinate system.\n\nAvailable data sources include but are not limited to:\n\n| Data Source | Type | Resolution | Coverage | Data Format |\n|-------------|------|------------|----------|-------------|\n| GFS | Operational | 0.25° | Global | GRIB2 |\n| GFS_FX | Forecast | 0.25° | Global | GRIB2 |\n| HRRR | Operational | 3km | Regional (US) | GRIB2 |\n| HRRR_FX | Forecast | 3km | Regional (US) | GRIB2 |\n| ARCO ERA5 | Reanalysis | 0.25° | Global | Zarr |\n| CDS | Reanalysis | 0.25° | Global | NetCDF |\n| IFS | Operational | 0.25° | Global | GRIB2 |\n| NCAR_ERA5 | Reanalysis | 0.25° | Global | NetCDF |\n| WeatherBench2 | Reanalysis | 0.25° | Global | Zarr |\n| GEFS_FX | Ensemble Forecast | 0.25° | Global | GRIB2 |\n| ISD | Observational | Point | Regional (US) | CSV |\n| MRMS | Reanalysis | 1km | Regional (US) | GRIB2 |\n\nFor a complete list, see the [data source API docs][e2studio_data_api].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>IO Backends\u003C\u002Fsummary>\n\n[IO backends][e2studio_io_url] in\n    Earth2Studio provides a standardized interface for writing and storing\n    pipeline outputs across different file formats and storage systems enabling users\n    to store inference outputs for later processing.\n\nEarth2Studio includes IO backends ranging from traditional scientific formats (NetCDF)\n    and modern cloud-optimized formats (Zarr) to in-memory storage backends.\n\nAvailable IO backends include:\n\n| IO Backend | Format | Features | Location |\n|------------|--------|----------|----------|\n| ZarrBackend | Zarr | Compression, Chunking | In-Memory\u002FLocal |\n| AsyncZarrBackend | Zarr | Async writes, Parallel I\u002FO | In-Memory\u002FLocal\u002FRemote |\n| NetCDF4Backend | NetCDF4 | CF-compliant, Metadata | In-Memory\u002FLocal |\n| XarrayBackend | Xarray Dataset | Rich metadata, Analysis-ready | In-Memory |\n| KVBackend | Key-Value| Fast Temporary Access | In-Memory |\n\nFor a complete list, see the [IO API docs][e2studio_io_api].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Perturbation Methods\u003C\u002Fsummary>\n\n[Perturbation methods][e2studio_pb_url]\n    in Earth2Studio provide a standardized interface for adding noise\n    to data arrays, typically enabling the creation of ensembling forecast pipelines\n    that capture uncertainty in weather and climate predictions.\n\nAvailable perturbations include but are not limited to:\n\n| Perturbation Method | Type | Spatial Correlation | Temporal Correlation |\n|---------------------|------|-------------------|---------------------|\n| Gaussian | Noise | None | None |\n| Correlated SphericalGaussian | Noise | Spherical | AR(1) process |\n| Spherical Gaussian | Noise | Spherical (Matern) | None |\n| Brown | Noise | 2D Fourier | None |\n| Bred Vector | Dynamical | Model-dependent | Model-dependent |\n| Hemispheric Centred Bred Vector | Dynamical | Hemispheric | Model-dependent |\n\nFor a complete list, see the [perturbations API docs][e2studio_pb_url].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Statistics \u002F Metrics\u003C\u002Fsummary>\n\n[Statistics and metrics][e2studio_stat_url]\n    in Earth2Studio provide operations typically useful for in-pipeline evaluation of\n    forecast performance across different dimensions (spatial, temporal, ensemble)\n    through various statistical measures including error metrics, correlation\n    coefficients, and ensemble verification statistics.\n\nAvailable operations include but are not limited to:\n\n| Statistic | Type | Application |\n|-----------|------|-------------|\n| RMSE | Error Metric | Forecast accuracy |\n| ACC | Correlation | Pattern correlation |\n| CRPS | Ensemble Metric | Probabilistic skill |\n| Rank Histogram | Ensemble Metric | Ensemble reliability |\n| Standard Deviation | Moment | Spread measure |\n| Spread-Skill Ratio | Ensemble Metric | Ensemble calibration |\n\nFor a complete list, see the [statistics API docs][e2studio_stat_api].\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\nFor a more complete list of features, be sure to view the [documentation][e2studio_docs_url].\nDon't see what you need?\nGreat news, extension and customization are at the heart of our [design][e2studio_customization_url].\n\n## Contributors\n\nCheck out the [contributing](CONTRIBUTING.md) document for details about the technical\nrequirements and the user guide for higher level philosophy, structure, and design.\n\n## License\n\nEarth2Studio is provided under the Apache License 2.0, refer to the\n[LICENSE file][e2studio_license_url] for full license text.\n\n\u003C!-- Badge links -->\n\n[e2studio_python_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.11%20|%203.12%20|%203.13-blue?style=flat-square&logo=python\n[e2studio_license_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-green?style=flat-square\n[e2studio_format_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCode%20Style-Black-black?style=flat-square\n[e2studio_mypy_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fmypy-Checked-blue?style=flat-square&labelColor=grey\n[e2studio_cov_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcodecov\u002Fc\u002Fgithub\u002Fnvidia\u002Fearth2studio?style=flat-square&logo=codecov\n[e2studio_ruff_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fastral-sh\u002Fruff\u002Fmain\u002Fassets\u002Fbadge\u002Fv2.json&style=flat-square\n[e2studio_uv_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fastral-sh%2Fuv%2Fmain%2Fassets%2Fbadge%2Fv0.json&style=flat-square\n\n[e2studio_python_url]: https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F\n[e2studio_license_url]: .\u002FLICENSE\n[e2studio_format_url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpsf\u002Fblack\n[e2studio_cov_url]: .\u002Ftest\u002F\n[e2studio_mypy_url]: https:\u002F\u002Fmypy-lang.org\u002F\n[e2studio_ruff_url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fruff\n[e2studio_uv_url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv\n\n\u003C!-- Doc links -->\n[e2studio_docs_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002F\n[e2studio_install_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fabout\u002Finstall.html\n[e2studio_userguide_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002F\n[e2studio_examples_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fexamples\u002F\n[e2studio_api_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002F\n[e2studio_customization_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fexamples\u002Fextend\u002Findex.html\n[e2studio_px_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fprognostic.html\n[e2studio_px_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fmodels.html#earth2studio-models-px-prognostic\n[e2studio_dx_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fdiagnostic.html\n[e2studio_dx_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fmodels.html#earth2studio-models-dx-diagnostic\n[e2studio_data_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fdatasources.html\n[e2studio_data_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fdatasources.html\n[e2studio_io_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fio.html\n[e2studio_io_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fio.html\n[e2studio_pb_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fperturbation.html\n[e2studio_pb_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fperturbation.html\n[e2studio_stat_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fcomponents\u002Fstatistics.html\n[e2studio_stat_api]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fstatistics.html\n[e2studio_lex_url]: https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fadvanced\u002Flexicon.html\n\n\u003C!-- Misc links -->\n[physicsnemo_repo_url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fphysicsnemo\n","\u003C!-- markdownlint-disable MD002 MD033 MD041 MD053 -->\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# NVIDIA Earth2Studio\n\n[![python版本][e2studio_python_img]][e2studio_python_url]\n[![license][e2studio_license_img]][e2studio_license_url]\n[![coverage][e2studio_cov_img]][e2studio_cov_url]\n[![mypy][e2studio_mypy_img]][e2studio_mypy_url]\n[![format][e2studio_format_img]][e2studio_format_url]\n[![ruff][e2studio_ruff_img]][e2studio_ruff_url]\n[![uv][e2studio_uv_img]][e2studio_uv_url]\n\nEarth2Studio 是一个基于 Python 的软件包，旨在帮助用户快速上手并运行 AI 地球系统模型。\n我们的使命是让每个人都能构建、研究和探索由人工智能驱动的天气与气候科学。\n\n\u003C!-- markdownlint-disable MD036 -->\n**- Earth2Studio 文档 -**\n\u003C!-- markdownlint-enable MD036 -->\n\n[安装][e2studio_install_url] | [用户指南][e2studio_userguide_url] |\n[示例][e2studio_examples_url] | [API][e2studio_api_url]\n\n![Earth2Studio 横幅](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_6818eba556f9.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 快速入门\n\n只需几行代码即可运行 AI 天气预测。\n\n- 有关详细的安装步骤，包括特定模型的安装，请参阅\n    [安装指南][e2studio_install_url]。\n- 请查看提供不同推理工作流示例的 [示例][e2studio_examples_url] 库。\n- 根据您的使用场景，可以更换 [数据源][e2studio_data_api] 或 [模型][e2studio_px_api]！\n\n### NVIDIA FourCastNet3\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import FCN3\nfrom earth2studio.data import GFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\nmodel = FCN3.load_model(FCN3.load_default_package())\ndata = GFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Ffcn3_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### ECMWF AIFS\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import AIFS\nfrom earth2studio.data import IFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\nmodel = AIFS.load_model(AIFS.load_default_package())\ndata = IFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Faifs_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### Google Graphcast\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import GraphCastOperational\nfrom earth2studio.data import GFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\npackage = GraphCastOperational.load_default_package()\nmodel = GraphCastOperational.load_model(package)\ndata = GFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Fgraphcast_operational_forecast.zarr\")\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 4, model, data, io)\n```\n\n> [!重要提示]\n> Earth2Studio 是第三方模型、检查点和数据集的接口。\n> 这些资源的许可权归其提供商所有。\n> 请确保您拥有下载、使用以及（如适用）再分发每个模型和数据集的权利。\n> 每个模型\u002F数据源的 API 文档中通常会提供原始许可和来源的链接。\n\n[![观看视频](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_3ba450b3dfec.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=Sog6aCapZeA)\n\n## 最新消息\n\n- [**StormCast SDA**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fgenerated\u002Fmodels\u002Fda\u002Fearth2studio.models.da.StormCastSDA.html),\n    基于评分的数据同化 (SDA) 结合 StormCast 实现高分辨率区域天气预报，现已推出，并附带新的数据同化模型工具。\n- **数据同化模型**，一种用于数据同化的新型模型类别，包括等距圆柱投影插值和 [HealDA](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fexamples\u002F05_data_assimilation\u002F02_healda.html)。\n- [**NOAA UFS 观测数据源**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fdatasources_dataframe.html),\n    用于卫星和常规观测的数据框现已采用新的 Earth2Studio 基础架构提供。\n- [**Planetary Computer 数据源**](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fmodules\u002Fdatasources_analysis.html)\n    新增了 ECMWF IFS 分析数据以及 GOES 云和湿度影像。\n\n有关最新功能和改进的完整列表，请参阅 [变更日志](.\u002FCHANGELOG.md)。\n\n## 概述\n\nEarth2Studio 是一款专注于天气和气候应用的 *AI 推理管道工具包*，旨在兼容不同的 AI 框架、模型架构、数据源和 SciML 工具，同时提供统一的 API。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio 概览 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_adc1478461b9.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nEarth2Studio 中各个核心组件的可组合性，使得开发和部署日益复杂的管道变得轻而易举，这些管道可以将多个数据源、AI 模型和其他模块串联起来。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio 概览 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_f36b1e0d6cc0.png)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nEarth2Studio 统一的生态系统为用户提供了快速替换组件选项的机会。\n除了拥有最大的天气\u002F气候 AI 模型库之外，Earth2Studio 还配备了诸多实用功能，例如针对云数据存储的优化数据访问、统计运算等，以加速您的管道流程。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Earth2Studio 概览 1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_readme_f0c636e54190.webp)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Earth-2 开放模型\n\n访问最先进的 Nvidia 开放式气候与天气模型：[Earth-2 开放模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002Fnvidia\u002Fearth-2)。\n有关这些模型的训练配方，请参阅 [PhysicsNeMo 仓库][physicsnemo_repo_url]。\n\n## 特性\n\nEarth2Studio 软件包专注于为您提供构建自定义工作流、管道、API 或软件包所需的工具，使用包括以下内容在内的模块化组件：\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>预报模型\u003C\u002Fsummary>\n\n[预报模型][e2studio_px_url]\n    在 Earth2Studio 中执行时间积分，即以某一特定时刻的大气场作为输入，通过自回归方式逐步预测未来的大气场（通常每步 6 小时），从而实现单步预测及长期时间序列预报。\n\nEarth2Studio 拥有目前规模最大的预训练先进 AI 天气\u002F气候模型集合，涵盖全球预报模型到区域专用模型，覆盖多种分辨率、架构和预报能力，以满足不同的计算和精度需求。\n\n可用模型包括但不限于：\n\n| 模型 | 分辨率 | 架构 | 时间步长 | 覆盖范围 |\n|-------|------------|--------------|-----------|----------|\n| GraphCast Small | 1.0° | 图神经网络 | 6小时 | 全球 |\n| GraphCast Operational | 0.25° | 图神经网络 | 6小时 | 全球 |\n| Pangu 3hr | 0.25° | Transformer | 3小时 | 全球 |\n| Pangu 6hr | 0.25° | Transformer | 6小时 | 全球 |\n| Pangu 24hr | 0.25° | Transformer | 24小时 | 全球 |\n| Aurora | 0.25° | Transformer | 6小时 | 全球 |\n| FuXi | 0.25° | Transformer | 6小时 | 全球 |\n| AIFS | 0.25° | Transformer | 6小时 | 全球 |\n| AIFS Ensemble | 0.25° | Transformer集成 | 6小时 | 全球 |\n| StormCast | 3公里 | 扩散+回归 | 1小时 | 区域（美国） |\n| SFNO | 0.25° | 神经算子 | 6小时 | 全球 |\n| DLESyM | 0.25° | 卷积 | 6小时 | 全球 |\n\n完整列表请参阅 [预报模型API文档][e2studio_px_api]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>诊断模型\u003C\u002Fsummary>\n\nEarth2Studio中的[诊断模型][e2studio_dx_url]执行与时间无关的转换，通常接收特定时刻的地理空间场，并预测新的派生量，而不进行时间积分。这使得用户能够构建管道来预测预报模型可能未提供的特定感兴趣量。\n\nEarth2Studio包含越来越多的专用诊断模型，用于各种现象，包括降水预测、热带气旋追踪、太阳辐射估算、阵风预报等。\n\n可用的诊断模型包括但不限于：\n\n| 模型 | 分辨率 | 架构 | 覆盖范围 | 输出 |\n|-------|------------|--------------|----------|--------|\n| PrecipitationAFNO | 0.25° | 神经算子 | 全球 | 总降水量 |\n| SolarRadiationAFNO1H | 0.25° | 神经算子 | 全球 | 地表太阳辐射 |\n| WindgustAFNO | 0.25° | AFNO | 全球 | 最大阵风 |\n| TCTrackerVitart | 0.25° | 算法 | 全球 | 热带气旋路径及特性 |\n| CBottleInfill | 100公里 | 扩散 | 全球 | 全球气候样本 |\n| CBottleSR | 5公里 | 扩散 | 区域\u002F全球 | 高分辨率气候 |\n| CorrDiff | 变量 | 扩散 | 区域 | 细尺度天气 |\n| CorrDiffTaiwan | 2公里 | 扩散 | 区域（台湾） | 台湾细尺度天气 |\n\n完整列表请参阅 [诊断模型API文档][e2studio_dx_api]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>数据源\u003C\u002Fsummary>\n\nEarth2Studio中的[数据源][e2studio_data_url]提供标准化的API，用于访问来自不同提供商的气象和气候数据集（数值模型、数据同化结果以及AI生成的数据），从而实现对模型推理初始条件和评分验证数据的无缝集成，支持跨不同数据格式和存储系统的操作。\n\nEarth2Studio包含从业务运行的天气模型（GFS、HRRR、IFS）和再分析数据集（通过ARCO、CDS获取的ERA5），到AI生成的气候数据（cBottle）以及本地文件系统等多种数据源。获取数据非常简单，Earth2Studio会处理复杂的部分，为您提供一个易于使用的Xarray数据数组，所有数据都遵循统一的包级[vocabulary][e2studio_lex_url]和坐标系统。\n\n可用的数据源包括但不限于：\n\n| 数据源 | 类型 | 分辨率 | 覆盖范围 | 数据格式 |\n|-------------|------|------------|----------|-------------|\n| GFS | 业务运行 | 0.25° | 全球 | GRIB2 |\n| GFS_FX | 预报 | 0.25° | 全球 | GRIB2 |\n| HRRR | 业务运行 | 3公里 | 区域（美国） | GRIB2 |\n| HRRR_FX | 预报 | 3公里 | 区域（美国） | GRIB2 |\n| ARCO ERA5 | 再分析 | 0.25° | 全球 | Zarr |\n| CDS | 再分析 | 0.25° | 全球 | NetCDF |\n| IFS | 业务运行 | 0.25° | 全球 | GRIB2 |\n| NCAR_ERA5 | 再分析 | 0.25° | 全球 | NetCDF |\n| WeatherBench2 | 再分析 | 0.25° | 全球 | Zarr |\n| GEFS_FX | 集合预报 | 0.25° | 全球 | GRIB2 |\n| ISD | 观测 | 点 | 区域（美国） | CSV |\n| MRMS | 再分析 | 1公里 | 区域（美国） | GRIB2 |\n\n完整列表请参阅 [数据源API文档][e2studio_data_api]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>IO后端\u003C\u002Fsummary>\n\nEarth2Studio中的[IO后端][e2studio_io_url]提供了一个标准化的接口，用于以不同的文件格式和存储系统写入和存储管道输出，使用户能够保存推理结果以便后续处理。\n\nEarth2Studio包含的IO后端范围从传统的科学格式（NetCDF）和现代云优化格式（Zarr），到内存存储后端。\n\n可用的IO后端包括：\n\n| IO后端 | 格式 | 特性 | 存储位置 |\n|------------|--------|----------|----------|\n| ZarrBackend | Zarr | 压缩、分块 | 内存\u002F本地 |\n| AsyncZarrBackend | Zarr | 异步写入、并行I\u002FO | 内存\u002F本地\u002F远程 |\n| NetCDF4Backend | NetCDF4 | 符合CF标准、元数据 | 内存\u002F本地 |\n| XarrayBackend | Xarray Dataset | 丰富的元数据、便于分析 | 内存 |\n| KVBackend | 键值 | 快速临时访问 | 内存 |\n\n完整列表请参阅 [IO API文档][e2studio_io_api]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>扰动方法\u003C\u002Fsummary>\n\nEarth2Studio中的[Perturbation methods][e2studio_pb_url]提供了一个标准化的接口，用于向数据数组添加噪声，通常可以创建捕捉天气和气候预测不确定性的集合预报管道。\n\n可用的扰动方法包括但不限于：\n\n| 扰动方法 | 类型 | 空间相关性 | 时间相关性 |\n|---------------------|------|-------------------|---------------------|\n| Gaussian | 噪声 | 无 | 无 |\n| Correlated SphericalGaussian | 噪声 | 球形 | AR(1)过程 |\n| Spherical Gaussian | 噪声 | 球形（Matern） | 无 |\n| Brown | 噪声 | 二维傅里叶 | 无 |\n| Bred Vector | 动力学 | 依赖于模型 | 依赖于模型 |\n| Hemispheric Centred Bred Vector | 动力学 | 半球 | 依赖于模型 |\n\n完整列表请参阅 [扰动API文档][e2studio_pb_url]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>统计\u002F指标\u003C\u002Fsummary>\n\nEarth2Studio中的[统计和指标][e2studio_stat_url]提供了一系列操作，通常用于在管道中评估预报性能，涵盖空间、时间、集合等多个维度，通过多种统计指标，包括误差指标、相关系数和集合验证统计等。\n\n可用的操作包括但不限于：\n\n| 统计 | 类型 | 应用 |\n|-----------|------|-------------|\n| RMSE | 误差指标 | 预报准确性 |\n| ACC | 相关性 | 模式相关性 |\n| CRPS | 集合指标 | 概率技能 |\n| Rank Histogram | 集合指标 | 集合可靠性 |\n| Standard Deviation | 矩 | 散度测量 |\n| Spread-Skill Ratio | 集合指标 | 集合校准 |\n\n完整列表请参阅 [统计API文档][e2studio_stat_api]。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n如需更完整的功能列表，请务必查看[文档][e2studio_docs_url]。\n没有找到您需要的内容吗？\n好消息是，扩展和定制是我们[设计][e2studio_customization_url]的核心。\n\n\n\n## 贡献者\n\n请参阅[贡献指南](CONTRIBUTING.md)，了解详细的技术要求；同时阅读用户指南，以理解更高层次的理念、架构和设计。\n\n## 许可证\n\nEarth2Studio 采用 Apache License 2.0 许可证发布，完整许可文本请参阅[LICENSE 文件][e2studio_license_url]。\n\n\n\n[e2studio_python_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.11%20|%203.12%20|%203.13-blue?style=flat-square&logo=python\n[e2studio_license_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-green?style=flat-square\n[e2studio_format_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCode%20Style-Black-black?style=flat-square\n[e2studio_mypy_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fmypy-Checked-blue?style=flat-square&labelColor=grey\n[e2studio_cov_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcodecov\u002Fc\u002Fgithub\u002Fnvidia\u002Fearth2studio?style=flat-square&logo=codecov\n[e2studio_ruff_img]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fastral-sh\u002Fruff\u002Fmain\u002Fassets\u002Fbadge\u002Fv2.json&style=flat-square\n[e2studio_uv_img]: 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https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fphysicsnemo","# NVIDIA Earth2Studio 快速上手指南\n\nEarth2Studio 是一个基于 Python 的推理管道工具包，旨在帮助开发者快速构建和运行 AI 驱动的天气与气候预测模型。它提供了统一的 API，支持灵活组合多种预训练模型、数据源和存储后端。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2。\n*   **Python 版本**: 3.10 或更高版本。\n*   **GPU 支持**: 推荐使用 NVIDIA GPU 以获得最佳推理性能（需安装对应的 CUDA 驱动）。\n*   **前置依赖**: 建议预先安装 `git` 和 `pip`。\n\n> **注意**：Earth2Studio 本身是接口层，实际运行的第三方模型（如 GraphCast, FourCastNet 等）和数据集拥有各自的许可证。使用前请确保您有权下载和使用相关资源。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 `pip` 进行安装。为了获得更好的依赖管理体验，建议在虚拟环境中操作。\n\n### 1. 创建并激活虚拟环境（可选但推荐）\n\n```bash\npython -m venv e2studio-env\nsource e2studio-env\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户使用: e2studio-env\\Scripts\\activate\n```\n\n### 2. 安装 Earth2Studio\n\n直接通过 PyPI 安装最新稳定版：\n\n```bash\npip install earth2studio\n```\n\n> **国内加速提示**：如果遇到下载速度慢的问题，可以使用清华大学或阿里云镜像源：\n> ```bash\n> pip install earth2studio -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n### 3. 验证安装\n\n安装完成后，您可以尝试导入包来验证：\n\n```bash\npython -c \"import earth2studio; print(earth2studio.__version__)\"\n```\n\n## 基本使用\n\nEarth2Studio 的核心设计理念是模块化。以下是一个最简化的工作流示例，展示如何使用 **NVIDIA FourCastNet3** 模型进行确定性天气预测。\n\n### 最小化代码示例\n\n该示例将加载模型，获取初始数据（GFS），运行 10 个时间步长的预测，并将结果保存为 Zarr 格式。\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import FCN3\nfrom earth2studio.data import GFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\n# 1. 加载预训练模型\nmodel = FCN3.load_model(FCN3.load_default_package())\n\n# 2. 初始化数据源 (此处使用 GFS 全球预报系统数据)\ndata = GFS()\n\n# 3. 配置输出后端 (保存为本地 Zarr 文件)\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Ffcn3_forecast.zarr\")\n\n# 4. 运行推理\n# 参数说明：[\"起始时间\"], 预测步数，模型对象，数据对象，输出对象\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### 切换其他模型\n\nEarth2Studio 支持轻松切换不同的模型和数据源。例如，使用 **ECMWF AIFS** 模型的代码如下：\n\n```python\nfrom earth2studio.models.px import AIFS\nfrom earth2studio.data import IFS\nfrom earth2studio.io import ZarrBackend\nfrom earth2studio.run import deterministic as run\n\nmodel = AIFS.load_model(AIFS.load_default_package())\ndata = IFS()\nio = ZarrBackend(\"outputs\u002Faifs_forecast.zarr\")\n\n# 运行 AIFS 模型预测\nrun([\"2025-01-01T00:00:00\"], 10, model, data, io)\n```\n\n### 核心组件说明\n\n*   **Models (`earth2studio.models`)**: 包含预后模型（时间积分预测）和诊断模型（特定变量推导）。支持 GraphCast, Pangu, Aurora 等主流开源模型。\n*   **Data Sources (`earth2studio.data`)**: 提供统一接口访问各类气象数据，如 GFS, HRRR, ERA5 (ARCO\u002FCDS) 等。\n*   **IO Backends (`earth2studio.io`)**: 支持将结果保存为 Zarr, NetCDF 等科学计算常用格式。\n*   **Run (`earth2studio.run`)**: 提供标准的推理执行函数（如 `deterministic`）。\n\n运行结束后，您可以在 `outputs\u002F` 目录下找到生成的 `.zarr` 文件，使用 `xarray` 或其他科学计算工具即可进行后续分析。","某气象科技公司的算法团队正急需为沿海风电场构建一套高分辨率的短期风速预测系统，以优化发电调度策略。\n\n### 没有 earth2studio 时\n- **模型集成繁琐**：团队需分别下载 FourCastNet、GraphCast 等不同架构的预训练权重，手动编写复杂的加载脚本和数据预处理管道，耗时数周。\n- **数据源对接困难**：将全球预报系统（GFS）或 ECMWF 数据转换为特定模型所需的张量格式极易出错，且缺乏统一的标准接口。\n- **工作流复用性差**：每次更换模型或测试新数据集时，都需要重构大量底层代码，导致实验迭代周期漫长。\n- **部署门槛高**：缺乏标准化的推理和输出模块，将实验代码转化为生产级服务需要额外的工程化投入。\n\n### 使用 earth2studio 后\n- **一键加载模型**：通过 `FCN3.load_model` 等标准化 API，仅需几行代码即可直接调用 NVIDIA、Google 等主流 AI 气象模型，大幅缩短启动时间。\n- **统一数据接口**：内置 GFS、IFS 等数据源适配器，自动处理数据对齐与格式化，消除了手动清洗数据的痛点。\n- **灵活编排工作流**：利用统一的 `run` 接口，团队可像搭积木般快速切换模型与数据组合，一天内即可完成多种方案的对比验证。\n- **标准化输出管理**：原生支持 Zarr 后端存储，直接生成云友好的预测结果文件，无缝衔接后续的业务分析系统。\n\nearth2studio 将原本需要数周的环境搭建与数据对齐工作压缩至小时级，让团队能专注于核心算法优化而非底层工程琐事。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNVIDIA_earth2studio_6818eba5.png","NVIDIA","NVIDIA Corporation","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FNVIDIA_7dcf6000.png","",null,"https:\u002F\u002Fnvidia.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA",[81,85,89,93],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",98.8,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Shell","#89e051",0.9,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Makefile","#427819",0.1,{"name":94,"color":95,"percentage":92},"Dockerfile","#384d54",748,167,"2026-04-09T04:29:03","Apache-2.0","未说明","需要 NVIDIA GPU（由 NVIDIA 开发，支持 Earth-2 模型），具体显存大小和 CUDA 版本未在 README 中明确说明",{"notes":103,"python":100,"dependencies":104},"Earth2Studio 是一个用于天气和气候 AI 模型的推理管道工具包，支持多种第三方模型（如 FourCastNet3, AIFS, GraphCast 等）。用户需自行确保拥有下载和使用相关模型及数据集的权限。具体安装步骤、模型依赖及硬件要求需参考官方安装指南。",[100],[14,52,13,15,106],"其他",[108,109,110,111],"ai","climate-science","deep-learning","weather","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-09T21:07:53.340195",[115,120,125,130,135,139],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},26569,"在 Google Colab 或特定环境中运行 GraphCast 时遇到 'ImportError: cannot import name autoregressive' 或依赖错误怎么办？","这通常是因为环境中的 JAX 版本不兼容或缺少可选依赖组。错误信息提示需要安装 'graphcast' 额外依赖组。虽然文档建议使用 `uv add earth2studio --extra graphcast`，但在某些环境（如 Colab 或自定义容器）中，根本原因可能是底层的 JAX 插件与 jaxlib 版本不匹配。请确保您的 Python 环境（推荐 3.11+）中 JAX 及其 CUDA 插件版本兼容。如果是在容器中运行，请检查是否安装了正确的 jax_cuda 插件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fissues\u002F505",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},26570,"导入 FCN3 (FourCastNet-v3) 模型时出现 'Earth2Studio Extra Dependency Error' 或相关导入错误如何解决？","此错误通常表明 `torch-harmonics` 库未正确构建或未启用 CUDA 支持。解决方案如下：\n1. 卸载当前的 torch-harmonics：`pip uninstall torch-harmonics`\n2. 设置正确的环境变量以确保构建时检测到 CUDA。\n3. 重新安装且不使用构建隔离：`pip install torch-harmonics --no-build-isolation`。\n注意：重新编译可能需要一些时间。此外，请确认您的 PyTorch 已正确检测到 GPU（运行 `import torch; print(torch.cuda.is_available())` 应返回 True）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fissues\u002F666",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},26571,"使用 SFNO 模型运行集合预报 (run.ensemble) 时遇到坐标维度不匹配 (Coord ValueError) 或 'lead_time' 索引错误怎么办？","这个问题通常发生在通过 Conda 创建环境并从源码安装 earth2studio 和 makani 时，导致坐标处理逻辑不一致。相比之下，使用官方提供的 Docker 容器（如 `nvcr.io\u002Fnvidia\u002Fmodulus\u002Fmodulus:24.04`）并在其中从源码安装相关包，通常可以避免此问题。建议优先使用官方容器环境，或者仔细检查 Conda 环境中各依赖包的版本是否与源码编译要求完全匹配。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fissues\u002F91",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},26572,"SFNO 和 FCNv2 在气旋分析等诊断任务中的表现有何不同？应该选择哪个模型？","SFNO 本质上是 FCNv2 架构的更新版本。FCNv2 small 是较早的版本，经过微调以优化确定性预测的准确性，因此在某些单成员诊断任务中可能表现稳定。而 SFNO 架构在设计上更适合集合预报（ensembling），在处理扰动和概率预测时通常表现更好。如果您发现 SFNO 结果中有噪声，可能需要调整扰动设置；对于集合预报任务，推荐使用 SFNO。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fissues\u002F132",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":119},26573,"遇到 'Segmentation fault (core dumped)' 错误，特别是在运行 JAX 相关模型（如 GraphCast）时，可能的原因是什么？","段错误通常不是 earth2studio 代码本身的逻辑错误，而是底层环境兼容性问题。常见原因包括：\n1. JAX 插件（如 jax_cuda12_plugin）与安装的 jaxlib 版本不兼容（例如版本 0.4.30 的插件不兼容 0.6.2 的 jaxlib）。\n2. Python 版本过旧（地球工作室在 0.9.0 版本后弃用 Python 3.10，建议升级到 3.11 或更高）。\n请检查运行时警告中的版本不匹配信息，并升级 Python 或重新安装匹配的 JAX 组件。",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":124},26574,"如何确认我的 PyTorch 环境是否正确配置了 CUDA 支持，以排除模型加载失败的原因？","在排查模型（如 FCN3）加载失败或依赖错误时，首先应验证 PyTorch 是否能检测到 GPU。请在 Python 环境中运行以下代码：\n```python\nimport torch\nprint(torch.__version__)\nprint(torch.cuda.is_available())\n```\n如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False`，则说明 PyTorch 未正确安装 CUDA 版本或驱动有问题，这将导致需要 CUDA 加速的算子（如 torch-harmonics）回退到 CPU 实现或构建失败，从而引发报错。",[144,149,154,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214],{"id":145,"version":146,"summary_zh":147,"released_at":148},171829,"0.13.0","Earth2Studio 0.13.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 将 ISD 数据源中的 `tolerance` 参数重命名为 `time_tolerance`\n- 修改了 GraphCastOperational 和 GraphCastSmall 模型的纬度输入\u002F输出范围为 [90, -90]\n- 从 cbottle SR 的 load_model API 中移除了 device 参数\n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 添加了 NOAA UFS 观测数据框源，支持卫星和常规观测数据\n- 添加了 Earth2Studio 数据框源的基础模式\n- 添加了 Planetary Computer 数据源，用于 ECMWF IFS 分析数据\n- 为 NCAR ERA5 数据源增加了累积变量支持\n- 添加了将张量平铺为高维张量的工具函数\n- 添加了沿指定坐标维度拼接张量的工具函数\n- 添加了 Planetary Computer 数据源，用于 GOES 云和水汽影像\n- 增加了通过环境变量设置数据缓存和模型缓存不同路径的功能\n- 添加了随机数据框源\n- 在 MRMS 数据源中增加了基础反射率\n- 添加了 `fetch_dataframe` 工具函数\n- 添加了数据同化模型类\n- 添加了等距圆柱投影插值数据同化模型\n- 添加了 StormCast SDA 模型\n- 添加了 Beta 版本的推理服务器和客户端实现工具\n- 添加了 HealPix 数据同化（HealDA）模型\n- 添加了用于多变量集合预报检验的 `energy_score` 指标\n\n### ⚙️ 修改\n\n- 将 ARCO 数据源的可用日期改为动态更新\n- 将 ISD 数据帧的返回格式调整为统一的基础模式\n- handshake_coords 现在接受维度列表，同时保持向后兼容\n- 更新了 CBottle 的插值方法，采用模型检查点的混合方式\n- 将 GraphCastOperational 和 GraphCastSmall 模型的纬度输入\u002F输出范围调整为 [90, -90]\n- 更新了 GraphCast 模型，使其支持多个时间步长输入；多个时间步长将以循环方式处理，而非批量处理\n- 将 ISD 数据源中的 `tolerance` 参数重命名为 `time_tolerance`\n\n### ❌ 移除\n\n- 从 cbottle SR 的 load_model API 中移除了 device 参数\n\n### :hammer: 修复\n\n- 修复了 `CBottleVideo` 中的时间区错误，该错误会将 UTC 时间转换成本地系统时间\n- 修复了 cbottle 数据源中多次采样时生成相同样本的问题\n- 修复了 StormCast 加载过时模型包的 bug，该问题自 `5518edecbabee371c824b34f0f2ec269a4d6094f` 提交后引入\n- 修复了球面扰动中未使用 SHT 变换所得 lmax 值的缺陷\n\n### 📦 依赖项\n\n- 显式将 pyarrow 添加到核心依赖项中\n- 将 CBottle 仓库迁移到 NVlabs 地址\n- 更新了 Makani 依赖项的哈希值，使用包含 pyproject.toml 修复的较新版本\n- 更新了 ACE2 依赖项的哈希值，加入了 setuptools 修复\n- 更新了使用 PhysicsNeMo 的模型，使其符合 `nvidia-physicsnemo>=2.0` 的要求\n\n特别感谢以下外部贡献者：\n\n-  [Jerry Lin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=jerrylin96)\n-  [abhaygoudannavar](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=abhaygoudannavar)","2026-03-23T16:55:09",{"id":150,"version":151,"summary_zh":152,"released_at":153},171830,"0.12.1","Earth2Studio 补丁发布 0.12.1\n\n## :rotating_light: 破坏性变更 :rotating_light:\n\n- 本版本无显著破坏性变更 :tada: \n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### ⚙️ 变更\n\n- 将（大部分）cBottle 检查点移至 Hugging Face 仓库\n- 为 HF 模型添加 config.json 下载功能，以跟踪下载次数\n\n### 📦 依赖项\n\n- 为 ONNX 模型添加 onnxscript，以支持较新的 PyTorch 版本\n- 将锁定文件和 CI 系统更新至 PyTorch 2.9.1","2026-01-29T19:36:51",{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},171831,"0.12.0","Earth2Studio 0.12.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 本版本无显著破坏性变更 🎉\n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 新增 CorrDiff CMIP6->ERA5 诊断模型\n- 新增衍生的 TCWV 诊断模型\n- 在 run.py 中为推理工作流添加了 verbose 选项，用于关闭 tqdm 进度条\n- 新增 Atlas 预报模型\n- 新增 StormScope GOES 和 MRMS 模型\n\n### ⚙️ 修改\n\n- 将 AIFS-ENS 的不变量从模型输入\u002F输出中移除，并迁移到模型包装器中\n- 更新了 CDS 和 NCAR 词汇表，加入了 AIFS-ENS 的变量\n- 将 HRRR 数据源中的 GRIB 文件读取方式由 xarray 切换为 pygrib，以修复内存泄漏问题\n- 将 AIFS 模型更新至 1.1 检查点版本\n- 更新 GFS 词汇表，加入复合反射率\n- 将大多数数据源从 cfgrib 迁移到 pygrib\n\n### :hammer: 修复\n\n- 将 HRRR 和 GFS 中的 tp 单位统一为 m，以保持包内一致性\n- 修复了 AIFS 和 AIFS ENS 的批处理推理支持问题\n\n### 📦 依赖项\n\n- 将 pygrib 添加到核心依赖组\n- 将 cfgrib 移至可选依赖组\n- 解决了 AIFS 和 AIFS ENS 组之间的冲突\n- 移除了旧的 numcodecs 限制\n\n\n特别感谢我们的外部贡献者：\n\n-  [Yuki H. Takano](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=wm-ytakano)\n","2026-01-27T23:49:12",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},171832,"0.11.0","Earth2Studio 0.11.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 移除了 IMERG 数据源\n- ECMWF 的 IFS 和 AIFS 数据源已更新为独立的类，分别用于获取分析数据和预报数据\n\n## :closed_book: 更改记录\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 新增通用 PlanetaryComputerData 数据源，用于获取 Planetary Computer STAC 资产\n- 新增 ECMWF AIFSENS 集合预报模型封装\n- 新增 MRMS 数据源\n- 新增 IFS 和 IFS-ENS 初始状态数据源\n- 新增包含 Microsoft Aurora 模型的本地数据源示例\n- 新增 NOAA 综合地面数据库 (ISD) 数据帧源\n\n### ⚙️ 修改\n\n- 从 Graphcast 运行模式中移除 tp06 场\n- 从 Graphcast 模型输入\u002F输出中移除静态场\n- 将 StormCast 和 DLESyM 检查点迁移到 Huggingface\n- 将之前的 IFS、IFS_ENS、AIFS 和 AIFS_ENS 数据源更名为 IFS_FX、IFS_ENS_FX、AIFS_FX 和 AIFS_ENS_FX，以反映它们是预报数据源\n- 支持在批处理函数装饰器中使用多个 x、coords 对\n\n### ❌ 移除\n\n- 移除了 IFS ENS 数据源一次性返回多个样本的支持\n- IMERG 数据源\n\n### :hammer: 修复\n\n- 将 GFS \u002F GEFS 中的垂直风速变量单位调整为 Pa s⁻¹\n\n### 📦 依赖项\n\n- 移除了 Aurora 分支选项，该选项曾提供针对包冲突的临时补丁，而此冲突已在原始 aurora 包中得到解决\n- 将 PhysicsNeMo 版本限制在 2.0 以下\n\n\n特别感谢我们的外部贡献者：\n- [Rodrigo Almeida](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=rodrigoalmeida94)\n- [David Ahijevych](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=ahijevyc)","2025-12-19T05:26:20",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},171833,"0.10.0","Earth2Studio 0.10.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 停止对 Python 3.10 的支持\n\n## :closed_book: 更改记录\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 新增 Mic PlanetaryComputerData 数据源，用于获取 Planetary Computer STAC 资产\n- 新增 ECMWF AIFSENS 集合预报模型封装\n- 新增 MRMS 数据源\n- 新增 IFS 和 IFS-ENS 初始状态数据源\n- 本地数据源示例\n- 新增 ``TimeWindow`` 数据源封装，用于按多个时间偏移量获取数据\n- 新增 NOAA 综合地表数据库 (ISD) 数据框数据源\n\n### ⚙️ 变更\n\n- 更新 CBottle 数据源，采用专家混合模型，并为 `load_model` 添加了更多参数，以与其他 cBottle 模型保持一致。\n- 修复 AIFS、IFS 数据源以及地形数据源中地表位势高度 ID 重复的问题；地形高度现使用小写 `z` 表示。\n- 将软件包缓存默认值更新为 `None`，对于远程包将默认启用缓存，而对于本地包则禁用缓存。\n- 将 IFS 改为预报型数据源。\n- InferenceOutputSource 现在可以直接接受 Xarray Dataset 作为参数。\n- InferenceOutputSource 返回的数据现在始终按照 `(\"time\", \"lead_time\", \"variable\")` 的顺序排列。\n- 在 ARCO 数据源中新增对 ERA5 模型层次及更多变量的支持。\n- 将 HRRR 数据源的 HRRR_X 和 HRRR_Y 坐标调整为与原生 LCC 坐标一致。\n- 更新 CorrDiffTaiwan 模型封装，以使用最新的 PhysicsNeMo API。\n\n### :warning: 已弃用\n\n- 为 IMERG 数据源添加弃用警告。该数据源将在下一个版本中被移除。\n\n### :hammer: 修复\n\n- 修复拼写错误：将 InferenceOuputSource 重命名为 InferenceOutputSource。\n- StormCast 确保条件变量按正确顺序排列。\n- NetCDFBackend 单位转换更新，以确保 xarray 能正确解码时间差。\n- 修复 GFS 数据源中 2021 年初日期的相关问题。\n- 更新 corrdiff 封装，以利用 newer physicsnemo 的性能改进。\n\n### 📦 依赖项\n\n- 停止对 Python 3.10 的支持。\n- 提升 CBottle（及 Earth2Grid）版本。\n- 限制 JAX 版本上限，因为 numpy 2.0 的要求与 NV PyTorch 容器存在冲突。\n- 暂时限制 intake-esgf 中 globus-sdk 的版本。\n- 在数据依赖组中新增多存储客户端。\n\n特别感谢以下外部贡献者：\n- [Joshua-Elms](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=Joshua-Elms)\n- [Rodrigo Almeida](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=rodrigoalmeida94)","2025-11-24T16:44:31",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},171834,"0.9.0","Earth2Studio 0.9.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 这是最后一个支持 Python 3.10 的版本！请将 Python 版本升级到至少 3.11，以用于主分支及后续版本。\n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增功能\n\n- 带有非阻塞写入调用的异步 Zarr IO 后端\n- 在 ZarrBackend 中通过 `zarr_codecs` 参数支持不同的压缩编解码器\n- IO 性能示例\n- 统一的 CorrDiff 封装\n- 将 UV 脚本依赖项添加到所有示例中\n- 新的评估指标：布莱尔评分、分数技巧评分、对数谱距离、平均绝对误差。\n- 在 RMSE 和 MAE 中计算集合平均值误差的选项。\n- 添加了 FourCastNet 3 模型\n\n### ⚙️ 修改内容\n\n- Zarr IO 后端现在默认不进行压缩\n- 允许 HCBV 扰动处理常量输出（如陆地-海洋掩膜或地面位势高度）\n- `test\u002Fmodels\u002Fdx\u002Ftest_corrdiff.py` 现已更名为 `test\u002Fmodels\u002Fdx\u002Ftest_corrdiff_taiwan.py`\n- 更新了可选依赖项管理工具的 API，并改进了错误信息\n- 允许 Zarr 后端在 Zarr 3.0 中使用 datetime 和 timedelta 数组\n\n### :hammer: 修复内容\n\n- 修复了 SFNO 封装中错误的 UTC 时区日期时间计算问题。\n- 使 DLWP 输出坐标中的 lead_time 数组具有正确的形状\n- 修复了使用 GCFS 数据源时，在脚本结束时因 aiohttp 会话清理而引发的错误\n- 修复了 HRRR_FX 对非 6 小时机间隔日期时间的有效预报时效检查问题\n- 移除了 WB2 气候学数据源的时间限制\n\n### 📦 依赖项\n\n- 将 rich 添加到核心依赖项中\n- 将 torch-harmonics 更新至 0.8.0\n- 将 Makani 更新至 0.2.1\n\n\n特别感谢我们的外部贡献者：\n\n- [Rodrigo Almeida](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002Fearth2studio\u002Fcommits?author=rodrigoalmeida94)","2025-08-19T04:50:31",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},171835,"0.8.1","Earth2Studio 补丁发布 0.8.1\n\n## :rotating_light: 破坏性变更 :rotating_light:\n\n- 本版本无显著破坏性变更 :tada: \n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### ⚙️ 变更\n\n- 将默认的 StormCast 包版本更新至 1.0.2\n\n### :hammer: 修复\n\n- 修复了 ngcsdk 版本 ≥3.158.1 中 API 变更导致的 NGC 文件系统问题\n\n### 📦 依赖项\n\n- 移除了公共 NGC 包对 ngcsdk 的依赖要求","2025-07-07T22:47:02",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},171836,"0.8.0","Earth2Studio 0.8.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 本版本无显著破坏性变更 :tada: \n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增功能\n\n- 新增 GraphCast 运行模式（0.25 度分辨率）\n- 新增 Graphcast 1 度模型\n- 新增 SolarRadiationAFNO 诊断模型，用于预测地表太阳辐射\n- 新增 DataArrayPathList，支持使用 glob 模式或显式文件列表读取本地数据\n- 新增 Climate in a Bottle (cBottle) 数据源\n- 新增 Climate in a Bottle (cBottle) 补全诊断模型\n- 新增 Climate in a Bottle (cBottle) 超分辨率诊断模型\n- 新增 S2S 配方\n\n### ⚙️ 修改内容\n\n- 在配方中，将 `requirements.txt` 重命名为 `recipe-requirements.txt`\n\n### :hammer: 修复问题\n\n- 修复 NCAR 数据源的纬度\u002F经度标签及缓存读取问题\n- 将 FuXi tp06 场的输入单位修正为毫米\n- 修复数据源中 fsspec 异步文件系统初始化问题\n- 修复 GFS_FX 预报数据源的一个 bug，该 bug 导致预报时效固定为 0 小时\n\n### 📦 依赖项\n\n- 因 NGC SDK 会导致版本解析速度变慢，现将其移至可选依赖\n- 移除 Rapids 安装对 Python 版本的上限限制，以用于热带气旋追踪","2025-06-18T17:18:33",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},171837,"0.7.0","Earth2Studio 0.7.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 许多数据源已完全重构，引入了新的异步功能。主要调用 API 保持不变，但可能会影响更高级的使用场景。\n- WeatherBench2 已更新至仅支持异步的 Zarr 3.0，不再兼容 Zarr 2.0。\n- Stormcast 的坐标已从经纬度更新为基于 HRRR 索引的坐标。\n- 随机数据源中移除了曲线网格功能。\n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 新增 AIFS 模型封装，并引入状态缓存功能以提升性能。\n- 新增两个气旋追踪器及相关工具。\n- 新增 HENS 检查点示例。\n- 新建 Earth2Studio 食谱文件夹，并提供相关文档和模板。\n- 新增 DLESyM 和 DLESyMLatLon 大气与海洋预报模型。\n- 新增 HENS 食谱，包含热带气旋追踪及风暴集合模拟示例。\n\n### ⚙️ 变更\n\n- 半球中心繁殖向量扰动现支持单批次或奇数批次大小。\n- NCAR ERA5 数据源重构为异步结构。\n- GFS 和 GFS_FX 数据源重构为异步结构。\n- GEFS 和 GEFS_FX 数据源重构为异步结构。\n- HRRR 和 HRRR_FX 数据源重构为异步结构。\n- WB2ERA5 和 WB2Climatology 数据源针对异步 Zarr 3.0 进行重构。\n- 扩展了数据源协议，新增用于异步数据源的异步获取函数。\n- StormCast 坐标更新为 HRRR 索引，输出坐标仍提供经纬度。\n- 插值 AFNO 模型的 load_model 方法现可接受预报模型作为输入。\n\n### :x: 移除\n\n- 从随机数据源中移除曲线网格功能。\n\n### :hammer: 修复\n\n- 修复了 ARCO 数据源中的 asyncio Zarr 访问问题。\n- 部分修复了使用内置工作流时多次打印 tqdm 进度条的问题。\n- 将 CorrelatedSphericalGaussian 通用化，使其支持更高维度的输入张量。\n\n### :lock: 安全\n\n- 从 Aurora 模型中移除 pickle 加载，改为直接加载 NumPy 数组。\n\n### 📦 依赖项\n\n- 将默认 PyTorch 版本设置为 CUDA 12.8。","2025-05-21T14:23:13",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},171838,"0.6.0","Earth2Studio 0.6.0 正式发布\n\n## :rotating_light: 重大变更 :rotating_light:\n\n- 已从核心依赖中移除 PhysicsNeMo 等包。所有模型现在都依赖于可选的附加依赖项。详情请参阅[安装指南](https:\u002F\u002Fnvidia.github.io\u002Fearth2studio\u002Fuserguide\u002Fabout\u002Finstall.html#model-dependencies)。\n- 开发过程中现已使用 UV 包管理器，并推荐以此方式与 Earth2Studio 进行交互。这使我们能够为用户提供更好的包安装体验，以适应 Earth2Studio 不断增加的支持模型数量。\n\n## :closed_book: 更改日志\n\n### :earth_americas: 新增\n\n- 来自 HENS 的半球中心化繁殖向量扰动\n- 将 Aurora 模型添加到预报模型中\n- 添加了 check_extra_imports 工具函数，用于在未安装可选依赖时提供更具信息量的错误提示\n- 添加了风速阵风 AFNO 诊断模型\n- 添加了基于温度和比湿计算相对湿度的诊断\n- 添加了基于温度和露点计算相对湿度的诊断\n- 添加了风速大小的诊断\n- 添加了水汽压 deficit 的诊断\n- 添加了用于预测 tp06 的 PrecipitationAFNOv2 模型\n- 添加了用于对预报进行时间插值的 InterpModAFNO 模型\n\n### :hammer: 修复\n\n- WeatherBench2 气候学数据源已适配 Zarr 3.0\n\n### 📦 依赖项\n\n- 将仓库和包迁移至 UV 包管理器\n- 为支持 CPU 安装，已将 physics-nemo 和 torch harmonics 从基础包中移除\n- 为所有模型新增了可选依赖组\n- 为其他子模块也新增了可选依赖组\n- 为开发者补充了构建、安装及包管理的相关文档\n- 构建系统已迁移至 Hatch\n- 将开发和文档相关的可选依赖移至 UV 的依赖组中","2025-04-15T15:13:19",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},171839,"0.5.0","Earth2Studio general release 0.5.0\r\n\r\n## :rotating_light: Breaking Changes :rotating_light:\r\n\r\n- For Zarr users, newer Zarr 3.0 support removes datetime \u002F timedelta support in the coordinates. Will be fixed in later versions.\r\n- Modulus package renamed to PhysicsNeMo, dependency updated accordingly\r\n\r\n## :closed_book: Changelog\r\n\r\n### :earth_americas: Added\r\n\r\n- Add StormCast model to prognostic models\r\n- Interpolation between arbitrary lat-lon grids\r\n- Added hybrid level support to HRRR data source\r\n- Added NCAR ERA5 data source\r\n- Added multidim IO support\r\n- Added forecast data source support to fetch_data\r\n- Added stormcast deterministic and ensemble examples\r\n- Added Random_FX as a random forecast data source\r\n- Added interpolation support to run functions\r\n- Added fair CRPS metric\r\n- Added basic coordinate roll support in map_coords\r\n\r\n### ⚙️ Changed\r\n\r\n- Switched HRRR data source back to AWS grib\r\n- Make source an argument for IFS, default of aws\r\n- Changed CorrDiff output coordinates to actual lat\u002Flon instead of ilat\u002Filon\r\n- Changed the NetCDF4Backend to use proleptic gregorian calendar for time\r\n- Changed the units assigned from the NetCDF4Backend to hours instead of h\r\n\r\n### :hammer: Fixed\r\n\r\n- Fixed bug in prep_data_array that implicitly assumed order of coordinates\r\n- Fixed bug in rank_histogram that assumed broadcastable ensemble dimension\r\n- Fixed spread\u002Fskill ratio to actually return spread\u002Fskill instead of skill\u002Fspread\r\n- Fixed NGC download APIs and public API fetching for model files\r\n- Fixed bug when using HRRR datasource in Jupyter notebooks\r\n- Fixed ARCO for Zarr 3.0 and made proper async running with notebook support\r\n- Fixed WB2 data source for Zarr 3.0 support\r\n- Fixed Zarr IO for Zarr 3.0, for Zarr 3.0 datetime and timedeltas stored as int64\r\n- Fixed CorrDiff and Stormcast for Zarr 3.0 support\r\n- Fixed examples for Zarr 3.0 support updates\r\n\r\n### 📦 Dependencies\r\n\r\n- Updates to multiple dependencies for Python 3.12 support\r\n- Added StormCast to optional dependencies\r\n- Update to physicsnemo version 1.0.0\r\n- Added nest asyncio to data dependencies for async data sources","2025-03-27T07:05:49",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},171840,"0.4.0","Earth2Studio general release 0.4.0\r\n\r\n## :rotating_light: Breaking Changes :rotating_light:\r\n\r\n- Removed `available` function from CDS datasource\r\n- Moved HRRR data source to Zarr datastore on S3, resulting in reduced historical range \r\n\r\n## :closed_book: Changelog\r\n\r\n### :earth_americas: Added\r\n\r\n- Added NCEP data store to GFS data source for real-time forecast apps\r\n\r\n### ⚙️ Changed\r\n\r\n- Set zarr chunks for lead time to size 1 in examples.\r\n- Updated HRRR tp to be hourly accumulated (Grib index 090)\r\n- Added tp to GFS_FX datasource (not supported by GFS)\r\n- Moved HRRR data source to Zarr datastore on S3\r\n\r\n### :x: Removed\r\n\r\n- Removed `available` function from CDS datasource\r\n\r\n### :hammer: Fixed\r\n\r\n- Fixed caching of data sources to be controlled with EARTH2STUDIO_CACHE env var\r\n\r\n### 📦 Dependencies\r\n\r\n- Moving several ECMWF dependencies to optional\r\n- Adding minimum version for numpy\r\n- Bump minimum CDS API version for new API\r\n- Moving unique data packages to optional deps\r\n- Removed Herbie as dependency\r\n","2024-12-13T07:07:03",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},171841,"0.3.0","Earth2Studio general release 0.3.0\r\n\r\n## :rotating_light: Breaking Changes :rotating_light:\r\n\r\n- Removed tp06 from ARCO, use WB2 instead\r\n- Updated NetCDF4 constructor API for better control\r\n\r\n## :closed_book: Changelog\r\n\r\n### :earth_americas: Added\r\n\r\n- Forecast datasource API\r\n- GFS forecast datasource\r\n- GEFS (0.5deg and 0.25deg) forecast datasource\r\n- HRRR forecast datasource\r\n- Support for private NGC model packages\r\n\r\n### ⚙️ Changed\r\n\r\n- Refactored ARCO datasource to use asyncio\r\n- Updated NetCDF4 and Zarr IO to take kwargs for root storage objects allowing better control over storage behavior. Breaking changes to NetCDF4 init API\r\n- Changed the da property to DataSetFile and DataArrayFile to no longer be a property and moved xr_args to object instantiation.\r\n- Improved map_coords to handle slices and identical coords more efficiently; removed unused ignore_batch argument.\r\n\r\n### :x: Removed\r\n\r\n- Removed tp06 from ARCO, use WB2 instead\r\n\r\n### :hammer: Fixed\r\n\r\n- Fixed caching of data sources to be controlled with EARTH2STUDIO_CACHE env var\r\n\r\n### 📦 Dependencies\r\n\r\n- Restrict torch_harmonics version to >=0.5.0, \u003C0.7.1\r\n- Removed specific ONNX version requirement, newer ORT-gpu versions appear to operate fine with CUDA 12","2024-09-24T16:38:19",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},171842,"0.2.0","Earth2Studio general release 0.2.0\r\n\r\n## :rotating_light: Breaking Changes :rotating_light:\r\n\r\n- Changed utility function `extract_coords` to `split_coords`.\r\n- Updated perturbation methods API `PerturbationMethod` -> `Perturbation`.\r\n- Change 'input_coords' and 'output_coords' for models from a property to methods 'output_coords' accepts an input coordinates to determine the corresponding outputs.\r\n\r\n## :closed_book: Changelog\r\n\r\n### :earth_americas: Added\r\n\r\n- Built in diagnostic workflow\r\n- Basic diagnostic example\r\n- Batch dimension userguide\r\n- Parallel inference example\r\n- Perturbation method section in userguide\r\n- WeatherBench Climatology and ERA5 data source\r\n- Added `datasource_to_file` utility function\r\n- Add lagged ensemble perturbation method\r\n- Add ACC and CRPS metrics\r\n- Added the ability to reload zarr and netcdf backends\r\n- Added the ability to read from an IOBackend\r\n- Add spread\u002Fskill ratio\r\n- Added FuXi weather model\r\n- Added rank histogram\r\n- Added reduction_dimensions as required property in statistics and metrics API\r\n- Added Lexicon and Automodel userguide\r\n- Added an 'output_coords' method to Statistics and Metrics.\r\n- Added IMERG data source\r\n\r\n### ⚙️ Changed\r\n\r\n- Changed utility function `extract_coords` to `split_coords`\r\n- Batched coordinate arrays now use `np.empty(0)` instead of `np.empty(1)`\r\n- Improving user guide layout and developer documentation\r\n- Updated perturbation methods API `PerturbationMethod` -> `Perturbation`\r\n  These now generate noise and apply it to the input tensor\r\n- Removed original `Perturbation` class\r\n- Updated SFNO coordinates to include optional batch dimension\r\n- NetCDF reads are now mode='r+' instead of 'w'\r\n- Change 'input_coords' and 'output_coords' for models from a property to methods 'output_coords' accepts an input coordinates to determine the corresponding outputs\r\n- Updated Package to use WholeFileCacheFileSystem. Extend package API to open and resolve. Deprecation warning added to get()\r\n\r\n### :hammer: Fixed\r\n\r\n- Enable version switch in documentation site\r\n- Longitude coordinates of precip and climatenet diagnostic models\r\n- Fixed pressure levels of IFS datasource to include all available\r\n\r\n### 📦 Dependencies\r\n\r\n- Bump Modulus required version to 0.6.0\r\n- PyUpgrade pre-commit hook for Python 3.10\r\n- Removed boto3\r\n- Added ruamel.yaml, torch-harmonics, tensorly and tensorly-torch as optional deps for SFNO","2024-07-23T21:03:04",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},171843,"0.1.0","Earth2Studio general release 0.1.0\r\n\r\n(Initial OSS release)","2024-04-21T05:57:37"]