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内容提要
中国科学家研发出名为「伏羲」的机器学习模型，可提前一个月预报重大天气过程，全球降水预测能力显著提升。该模型还能通过显著图识别导致极端事件的潜在信息。技术突破将广泛应用于极端气候预测、交通运输、保险、新能源、期货交易、城市规划等领域。
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关键要点
- 中国科学家研发出名为「伏羲」的机器学习模型，能够提前一个月预报重大天气过程。
- 该模型显著提升了全球降水预测能力，尤其在长江中下游地区表现突出。
- 「伏羲」模型包含13个气压层的5个高空大气变量和11个地面变量，能够快速生成42天的全球日平均预报。
- 模型引入了海气相互作用过程，特别是热带大气季节内振荡（MJO），提升了对MJO的预测技巧。
- 通过构建显著图，模型能够识别导致极端事件的潜在信息，已在2022年巴基斯坦洪水预测中得到验证。
- 伏羲模型为发展中国家提供了更可承受的气候预测选项，计算资源需求更少。
- 人工智能在气候变化风险管理领域有广阔的发展空间，能够实现更精细的气候风险预报。
- 目前模型的空间分辨率为1.5度，仍有提升空间，未来将探索更高的气压层和更多应用场景。
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