微软推出开源工具，提升未来两至六周天气预报准确度

微软宣布推出一款开源机器学习工具，用于校正现有天气模型中的系统性误差。这种名为“概率偏差校正”（PBC）的方法，可帮助相关机构提高未来两至六周天气预报的可靠性。它可在普通 CPU 上运行，无需超级计算机或高端 GPU。

PBC 如何提升预报准确度

PBC 会学习天气模型的典型偏差——例如，由于模型基于较早的气候数据训练，往往会预测出偏低的气温——并据此调整输出结果。在测试中，它使欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的物理模型在 98% 的降水预报目标和 92% 的气温预报目标上准确度有所提升。它还将 ECMF 新一代 AI 预报系统的准确度提高了一倍。

为何这项技术值得关注

这款软件轻量且免费，规模较小的气象服务机构，尤其是发展中地区的机构，无需购置昂贵硬件也能采用它。更准确的中期预报能让农民有更多时间保护作物，也能帮助应急人员为极端天气做好准备。