DeepMind 开放 SatWeave 与 PARDIG 数据集：为 WeatherNext 3 提供小时级 17 通道卫星拼图和全球降水再分析，小到中雨检测技能较 IMERG-Final 提高逾 30%

这件事意味着什么

【要点】

· 发布：Google DeepMind WeatherNext 团队于 2026-11-13 12:00 UTC 发博，开放 SatWeave 与 PARDIG 两套基础数据集，供天气、水文和气候应用使用。二者都是 9 月 WeatherNext 3 的关键输入。

• · SatWeave：把地球静止卫星影像拼成全球镶嵌，覆盖 17 个可见光、水汽和红外通道，每小时更新
• 同时开放小时级实时流和逾十年历史归档。
• 正文点名五颗卫星：GOES-East、GOES-West、Meteosat 0、Meteosat Indian Ocean、Himawari
• 同页图注写“六颗”，未给出第六颗名称。

• · 现有拼图：官方称多数全球合成只保留四个或更少通道，或每隔数小时才更新。
• WeatherNext 3 用 SatWeave 的小时更新做预报，而分析场通常每六小时刷新。

· PARDIG（Precipitation AI Reanalysis: Densely Inferred GPM）：约 15 分钟时间分辨率、约 10 公里空间分辨率，平均延迟约 5 小时。用 NASA GPM 星载雷达稀疏观测训练，输入还包括 SatWeave 影像和 ECMWF 大气场。

• · 评测：对照美、欧、日三套大陆雷达网和全球逾 3.6 万个气象站。
• 官方称在所分析的各雨强上均优于 NASA IMERG-Final 等基线
• 对小到中雨，小时降水检测技能（CSI，2016–2023）较 IMERG-Final 提高逾 30%，对极端降水也更有效。

• · 开放：PARDIG 历史归档覆盖 1999–2026。
• 实时与历史数据放在 Google Cloud Storage
• PARDIG 历史目录也进入 Google Earth Engine。
• 博文未给出存储桶或资产 ID。

【我们的判断】

• 背景：天气模型的上限往往在观测。
• 地球静止卫星的投影、格式、传感器和 10–30 分钟扫描周期各不相同，全球拼图一直不完整；地面雷达又只在部分地区密集。
• WeatherNext 3 发布时并未同时开放这两套训练与初始化数据，这次补的是数据层。

• 对照：IMERG-Final 是常用的全球降水产品。
• 官方“逾 30%”来自 2016–2023 年对大陆雷达网的 CSI，不是独立第三方复现，博文也没有完整分区域分数表。
• SatWeave 的卖点是 17 通道、小时级全球镶嵌。
• 这不是新的预报模型，也不是 WeatherNext 3 权重开放。

• 影响：开放实时流和长时段归档，降低了洪水、干旱、滑坡、光伏和野火等下游应用的数据门槛，对地面雷达稀疏地区更有意义。
• 开发者还要等具体访问路径和许可条款。
• 引用卫星数量时，应写清已点名的五颗，并注明图注“六颗”未解释。

【可核验】

• · DeepMind 博文《Opening the datasets behind our AI weather models》（页面日期 2026-11-13，JSON-LD datePublished 2026-11-13T12:00:00Z）
• · WeatherNext 3 博文（2026-09）