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FuXi-ENS：一种中程集合天气预报的机器学习模型
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
FuXi天气预报系统是首个基于机器学习的全球15天天气预报系统，其表现与ECMWF相当。研究还介绍了FengWu和FuXi-S2S模型，后者在次季节预测中表现优越，能够提供高达42天的预测。基于深度学习的集成预测系统也展现了良好性能，但在极端天气预测方面仍需改进。
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关键要点
- FuXi天气预报系统是首个基于机器学习的全球15天天气预报系统，其表现与ECMWF相当。
- FuXi模型及其改进版FuXi-Extreme在预测极端天气事件方面表现出色，但在预报提前时间增加时存在低估极端天气强度的挑战。
- FengWu系统从多模态和多任务的角度解决中程天气预报问题，性能优于现有方法。
- FuXi-S2S模型提供高达42天的次季节预测，展示出优越的确定性和集合预测能力。
- 基于深度学习的集成预测系统在4-6周的前导时间内表现良好，但在短期预测中略逊于ECMWF。
- 使用对称损失函数可能导致极值低估，提出了Exloss和ExEnsemble策略以提高极端天气预报的准确性。
- 机器学习天气预测模型在极端天气事件中的准确性与高分辨率系统相似，但外推能力可能受限。
❓
延伸问答
FuXi天气预报系统的主要特点是什么？
FuXi天气预报系统是首个基于机器学习的全球15天天气预报系统，其表现与ECMWF相当。
FuXi-S2S模型的预测能力如何？
FuXi-S2S模型能够提供高达42天的次季节预测，展示出优越的确定性和集合预测能力。
FengWu系统与传统天气预报方法相比有什么优势？
FengWu系统从多模态和多任务的角度解决中程天气预报问题，性能优于现有方法。
FuXi模型在极端天气预测中面临哪些挑战？
FuXi模型在预报提前时间增加时，预测结果变得平滑，从而低估极端天气事件强度。
如何提高极端天气预报的准确性？
可以使用Exloss和ExEnsemble策略来提高极端天气预报的准确性。
基于深度学习的集成预测系统在短期预测中的表现如何？
基于深度学习的集成预测系统在4-6周的前导时间内表现良好，但在短期预测中略逊于ECMWF。
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