MIT 团队用机器学习改进 2 至 6 周天气预报

MIT 等机构的研究团队开发了一种机器学习后处理层，通过学习并修正现有预报模型的误差，将 2 至 6 周次季节预报的准确率提高一倍，相关论文发表在 Nature 上。该模型在 ECMWF 的预报竞赛中排名第一，首次在该时间尺度上超过气候平均值，并显著提升了对极端天气的预测能力。模型为开源、低成本的外挂式组件，可应用于任何预报模型，肯尼亚气象部门已就季风预报与其接洽。