带有掩码自编码器的预训练天气模型用于多变量天气预报（英文版）

英文标题：W-MAE: Pre-trained weather model with masked autoencoder for multi-variable weather forecasting中文摘要：通过预训练技术，我们提出了一种基于自编码器的气象模型 W-MAE 用于多变量天气预报，在长时间范围内建模了气象变量的空间相关性，在时间尺度上，我们利用预训练的 W-MAE 对气象变量进行未来状态的预测，与 FourCastNet 模型进行比较，W-MAE 具有更好的降雨预测性能，特别是在短到中期范围内的预测中。英文摘要：Weather forecasting is a long-standing computational challenge with directsocietal and economic impacts. This task involves a large amount of continuousdata collection and exhibits rich spatiotemporal dependencies over longperiods, m