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　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇气候研究论文称，研究人员研发出一个名为“GenCast”的机器学习模型，其能根据当前和未来天气进行可靠的概率天气预报。该模型表现不仅超过了目前最好的传统中程天气预报，还能更好地预测极端天气、热带气旋路线和风能产量。

　　该论文介绍，准确的天气预报对于个人、政府和组织的日常关键决策必不可少，这些决策包括是否带雨伞、评估风能产量或是极端天气规划。气象预报传统上使用数值天气预报法，这种方法估计当前天气，并基于此预测未来一段时间的天气情况(称为确定性预报)。这会产生大量潜在情景，通过结合这些情景就能进行天气预报。

　　在本项研究中，论文第一作者兼共同通讯作者、谷歌旗下前沿人工智能公司DeepMind的Ilan Price和同事合作，研发出GenCast的机器学习天气预测方法，其能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。论文作者用40年(1979至2018年)的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。

　　这次研究结果显示，相较于一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报——欧洲中期天气预报中心的集合预报(ENS)，GenCast在用于评估表现的1320个指标中有97.2%的指标都优于ENS。论文作者还发现，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。

　　论文作者总结指出，天气预报机器学习模型GenCast或能提供更高效、有效的天气预报，以支持实际规划。(完) 【编辑:张乃月】 新闻结尾 在这里尽情享受宋惜惜战北望全文免费阅读无弹窗的精彩故事与情感交织！的相关文章 中越边境云南绿春拉祜寨“一跃千年”的相关文章
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