FuXi-ENS：一种中程集合天气预报的机器学习模型
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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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Q&A
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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