MIT团队用机器学习后处理提升次季节天气预报

MIT 等机构的研究团队开发了一种机器学习后处理层，通过学习历史数据修正现有预报模型的误差，在两周到六周的次季节预报中把黄金标准模型的预测能力提高了一倍，并首次在该时间尺度上超过气候平均值。相关论文发表在 Nature，该方法在 ECMWF 的预报竞赛中获第一名，对极端天气的预测也有统计显著提升。该模型是开源、低成本的附加组件，可搭配任意预报模型使用，肯尼亚气象部门已联系希望用于改进季风预报。

入选理由研究团队用后处理层修正现有预报模型误差，把两周到六周的次季节预报准确率提高一倍，并开源低成本，能源与农业用户可据此评估部署可能。