微软开发出数据驱动的AI天气预测模型
能准确预报未来 30 天天气情况
该模型基于微软 Start 团队近日的最新研究成果，结合了 5 种不同的人工智能模型和 3 种深度学习架构，并利用 了过去数十年的天气数据进行训练，能够准确预测 30 天内的天气预报。
在预估未来 1 周天气预报方面，新 AI 模型所测量的气温准确率比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）高 17%，未来 4 周天气预报准确率高 4%。
相比目前普遍使用的 NWP / ECMWF 模型需要超级计算机才能运行，该模型可以在单个NVIDIA V100图形处理单元上在不到2小时内产生100个30天的预测。
效率奇高！
提出了一个可立即运行的多模型集合天气预报系统，该系统使用混合数据驱动的天气预报模型与欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 海洋模型相结合，
以 1 度分辨率预测全球天气 4 周的交货时间。对于 2 米温度的预测，集合平均比原始 ECMWF 扩展范围集合高 4-17%，具体取决于交付时间。
然而，在应用统计偏差校正后，ECMWF 整体在 4 周时性能提高了约 3%。对于其他表面参数，我们的系综也与 ECMWF 系综相差几个百分点。
使用多模型集成方法和数据驱动的天气预报模型可以实现近乎最先进的次季节到季节预测。
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