MIT团队开发了一种机器学习后处理模型，可修正现有预报误差，将2至6周次季节预报准确率翻倍，首次超越气候平均值，并提升极端天气预测。该方法开源、低成本，可附加于任何模型，有助于农业、能源和应急管理。
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