MIT团队用机器学习后处理层将两到六周天气预报准确率翻倍

MIT研究团队在Nature发表论文，提出一个机器学习后处理层，从历史数据学习现有预报模型的错误并修正输出，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。