MIT团队用机器学习修正误差,将两到六周天气预报准确率翻倍
MIT研究人员团队在Nature发表论文,提出一个机器学习后处理层,通过从历史数据中学习现有预报模型的错误并修正其输出,将两周到六周范围的预报准确率翻倍。该模型在ECMWF的季节间预报竞赛中获第一名,首次在该时间范围内稳定超过气候学平均值,并显著改善洪水、寒潮等极端天气事件的预测;模型开源、低成本、可附加于任意预报模型,肯尼亚气象部门已接洽用于改进季风季预报。
推荐理由:原文介绍了Nature论文的方法与实测结果,读者可了解AI误差修正如何让两周到六周的天气预报首次稳定超过气候平均值。