本研究探讨了人工智能天气模型的偏差与可靠性，应用IMPROVER后处理系统于ECMWF的AI预报，结果显示后处理显著提升了预报准确性，接近传统模型，表明统计后处理方法能有效整合进AI模型。

该文综述机器学习在气候与环境预测中的应用，涵盖土壤温度与植被物候的SHAP分析、NeuroClim气候仿真框架、基于神经网络编码季节性气候预测的供应链需求预测改进、AutoODE动态系统预测、结合宏观气象与局部观测的混合模型、NeuralGCM高效天气气候预测、短期疾病预测中统计时间序列模型与机械模型的对比、结合遥感生成全球叶片特征图、Pangu-Weather准确性评估，以及用树模型预测光伏发电。