复旦大学人工智能创新与产业研究院、上海科学智能研究院李昊研究员与漆远教授团队携手中国气象局气候研究开放实验室陆波研究员团队在国际权威综合性期刊《Nature Communications》杂志发表题为“A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models”的研究论文，详细介绍“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)。
次季节-季节预测（S2S）是指对介于常规天气预报和季节预测之间时间尺度的天气气候进行预测，通常范围为两周至两个月。“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S) 作为一种机器学习模型，包含一套全面的变量：13个压力水平下的5个高空大气变量和11个地面变量。其独特之处在于能够快速有效地生成大型集合预测，可以在大约7秒内完成42天的综合预测。这些关于未来天气气候的预测信息对于农业规划、资源管理、灾害准备以及抵御热浪干旱、寒潮洪水等极端事件至关重要，能有效帮助减轻极端天气对社会和经济的影响，增强社会的应对能力。
目前在中期天气预报方面，基于机器学习的天气预报模型在预测精度上优于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)生成的高分辨率预报(HRES)，但在次季节时间尺度上还未达到传统模型的水平。而“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)在原始大模型的基础上，创新性地引入基于流依赖的智能扰动生成模块，显著提高FuXi-S2S预测的性能，可提供长达42天的全球日平均预报。
FuXi-S2S模型结构示意图
FuXi-S2S创新性地引入了海气相互作用过程，有效提升了对MJO的预测技巧，熟练MJO预测从22天延长到36天，显著优于公认权威的ECMWF S2S的预测能力。热带大气季节内振荡（MJO）是一种周期性的大气环流模式，其影响范围从热带到中高纬度地区。预测MJO可以帮助气象学家和气候学家更准确地理解和预测未来数周到数月内的降水模式、风暴活动、温度变化以及干旱和洪涝等极端天气事件的可能发生。
FuXi-S2S模型在MJO阶段的预测能力优于ECMWF-S2S模型
此外，FuXi-S2S还可以识别导致极端事件发生的潜在前兆信号，这一能力在预测2022年巴基斯坦洪水期间的极端降雨方面得到验证。FuXi-S2S表现出更强的预测能力，为应对气候变化带来的挑战提供了更有效的工具和策略。
ECMWF-S2S模式和FuXi-S2S模式对2022年巴基斯坦洪水预测的对比分析，以及FuXi-S2S模式对准确预测做出贡献的前兆信号
复旦大学人工智能创新与产业研究院、上海科学智能研究院李昊研究员与漆远教授以及中国气象局气候研究开放实验室陆波研究员为论文的共同通讯作者。复旦大学人工智能创新与产业研究院博士生陈磊、博士后仲晓辉以及中国气象局气候研究开放实验室吴捷副主任为论文的共同第一作者。
李昊：
复旦大学人工智能创新与产业研究院研究员、博士生导师，上海科学智能研究院领域科学家，中国气象局重点创新团队“人工智能气候预测大模型”首席科学家。专注于气象大模型、多模态大模型、图像视频生成、深度学习模型压缩与加速等方面的研究。已发表人工智能顶会60余篇；申请发明专利100余项，授权30余项。代表性成果：伏羲天气预报大模型、业内首个泛自然资源AI 引擎-AI Earth 创始人、最大的商品图像以图搜图产品-拍立淘发起人、探索AI 与行业结合，实现人工智能在电商、遥感、气象、安防、IOT 等场景的大规模落地。
陆波：
国家气候中心气候变化影响适应室主任/研究员，雄安气象人工智能创新研究院副院长，中国气象局重点创新团队“人工智能气候预测大模型”首席科学家，中国气象局首批青年创新团队“气候变化极端天气气候事件预估和影响风险”带头人，国家重点研发计划青年科学家项目首席科学家。主要致力于极端事件预测和应对、人工智能气候预测大模型研发工作；主持国家自然科学基金面上、青年项目、中国气象局创新发展专项等；以第一/通讯作者在PNAS、Nature Geoscience、Nature Communication、Science Bulletin等高影响期刊发表论文20余篇，牵头撰写2项国家标准和2项行业标准，牵头完成4项科技成果获省部级成果认定。入选中国气象局首批气象科技高层次人才计划“青年英才”。
漆远：
复旦大学浩清教授、博士生导师、人工智能创新与产业研究院院长，上海科学智能研究院院长。长期从事机器学习、深度学习及AI for Science相关理论研究和应用。在人工智能和计算生物学顶会和刊物上发表论文100余篇，获得授权专利十余项。曾任JMLR执行编辑，ICML、AISTATS等顶会领域主席。曾获美国科学基金NSF Career奖、微软牛顿研究突破奖、威康信托基金会研究奖、2021年中国人工智能学会优秀科技工作者。其工作被经济学人、MIT技术评论报道，被哈佛大学商学院收录为AI创新落地案例。代表性成果：构建并领导了阿里和蚂蚁核心AI团队，研发阿里云核心AI训练和部署平台PAI、蚂蚁图学习与隐私计算平台并赋能各项业务，包括智能风控、智能理赔、客资优化与智能助理等。推动复旦CFFF智算平台的建设与服务，赋能科学智能研究与教育。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50714-1
