微软开源 PBC 工具，用机器学习改进 2 至 6 周天气预报

微软研究院联合 MIT、ECMWF 等机构在 Nature 发表论文，提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型中的系统性偏差，而非另建独立模型。研究显示，PBC 将 ECMWF 物理模型的降水准确率提升至 98%、温度目标提升至 92%，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该工具已开源，且可在 CPU 上运行，研究者希望资源有限的气象机构也能借此提升预报精度。