一个机器学习模型,其表现优于传统的全球季后预测模型
Lei Chen1,2, Xiaohui Zhong1, Hao Li3
1Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China.
一个新的机器学习模型,FuXi 亚季节到季节 (FuXi-S2S),显著改善了高达42天的亚季节天气预报. 它通过更好地捕捉预测不确定性和马登-朱利安振荡 (MJO) 来增强降水和输出长波辐射的预测.
科学领域:
- 地球系统科学 地球系统科学
- 大气科学 大气科学
- 机器学习在气象学中的应用
背景情况:
- 季后预测 (最长42天) 对社会部门至关重要,但仍然是一个重大的科学挑战.
- 虽然机器学习模型显示出希望,但它们尚未在季后时间尺度上超过传统的数值天气预测模型.
研究的目的:
- 推出FuXi季后到季节 (FuXi-S2S),这是一个用于季后到季节天气预报的新型机器学习模型.
- 评估FuXi-S2S的性能与欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 季后性到季节性模型相比.
主要方法:
- 开发了Fuxi-S2S,这是一款机器学习模型,可为大气和表面变量提供全球每日平均预测长达42天.
- 在72年的ECMWF ERA5再分析数据上的每日统计数据上训练了FuXi-S2S.
- 将FuXi-S2S组合预测与ECMWF最新的降水和输出长波辐射模型进行比较.
主要成果:
- 在总降水量和输出长波辐射的整体平均值和整体预测方面,FuXi-S2S的表现优于ECMWF亚季节到季节模型.
- 该模型显示了全球降水预测准确度的提高.
- FuXi-S2S 提高了对马登-朱利安振荡 (MJO) 从30天到36天的熟练预测,并捕捉了相关的远程连接.
结论:
- 在季后预测方面,FuXi-S2S是一个显著的进步,其表现优于目前的领先模型.
- 该模型预测预测不确定性和MJO的增强能力是其性能改善的关键.
- 富西-S2S为地球系统科学研究提供了有价值的工具,有可能使新发现和范式转变成为可能.
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