微软研究推出面向更长期天气预报的机器学习校正方法

发生了什么

微软研究人员及合作者在《自然》杂志发表了关于概率偏差校正（PBC）的研究。PBC 是一种开源机器学习工具，可校正现有天气模型中的系统性偏差，从而改进提前两至六周的预报。在这项研究中，PBC 提高了 ECMWF 基于物理的模型在 98% 的降水目标和 92% 的温度目标上的准确度，并使其 AI 预报系统的准确度翻倍。该工具可在 CPU 上运行，不过 ECMWF 提醒，实际投入运行仍面临挑战。

2 家信源报道

这件事到目前为止

微软研究人员及其合作者发布了概率偏差校正（PBC），这是一款开源机器学习工具。在测试中，它提升了未来两至六周天气预报的效果，不过欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提醒，将其用于业务运行仍面临挑战。 这项发表于《自然》的研究发现，校正现有天气模型中的系统性偏差后，ECMWF 基于物理原理的模型在 98% 的降水目标和 92% 的温度目标上的准确率有所提高，其 AI 预报系统的准确率则提升了一倍。PBC 可在 CPU 上运行。微软首席执行官萨提亚·纳德拉强调，这项研究有望帮助人们为极端天气做好准备。

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