优化建议：未来是否可以构建一个多时段初始场模型？

[youngforblbl]

现在盘古模型是使用一个初始场直接推理后几个小时的结果，所以可能无法理解初始场的在一年中的具体时间（有反馈可能出现一些七月寒潮的bug）。愚见如果是几个连续时段（比如-72h,-48h,-24h,-0h）共同作为模型的初始场可能可以避免一些预料之外的结果，同时输出的准确度可能也会更好些。

[198808xc]

你好，感谢这个建议。

1. 如果有出现7月寒潮的bug，麻烦告诉我们具体的输入时段，我们可以检查一下。

2. 多个时段作为共同输入，确实可能会更好。这类似于我们在文章里写的，用4D神经网络来做分析；但是现在由于显存问题，我们暂时无法实现，未来我们有条件了会探索。

[youngforblbl]

你好，感谢这个建议。

1. 如果有出现7月寒潮的bug，麻烦告诉我们具体的输入时段，我们可以检查一下。
2. 多个时段作为共同输入，确实可能会更好。这类似于我们在文章里写的，用4D神经网络来做分析；但是现在由于显存问题，我们暂时无法实现，未来我们有条件了会探索。

有反馈应该是使用7.18的初始场运行+192h出现了七月寒潮，不过我本人还未在自己的设备上尝试过这个，可能并不准确。

[youngforblbl]

另外是否有其他的一些推荐的初始场呢？ERA5 再分析数据5天的延迟有些高了，不知GFS或者EC的预测场调整格式后是否可以作为初始场使用。

[bkf-huawei]

可以，GFS和IFS都行