科研动态 | FuXi Weather:首个预报精度超越HRES的全球天气循环同化和预报系统
近日,伏羲团队最新论文“A data-to-forecast machine learning system for global weather ”在《Nature Communications》发表。其中提出的FuXi Weather系统,是首个能够独立完成数据同化(DA)与循环预报的端到端机器学习全球天气预报框架。它通过融合多源卫星观测数据,以0.25°分辨率生成10天可靠预报,在观测稀疏地区(如非洲中部)的表现甚至超越欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的高分辨率预报(HRES)。复旦大学人工智能创新与产业研究院博士后仲晓辉为本文共同第一作者,...