微软发布机器学习工具 PBC，用偏差修正提升天气预报精度

微软研究院联合 MIT、ECMWF 等机构在 Nature 发表研究，提出概率偏差修正方法 PBC，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，而非新建独立模型，相关工具已开源。研究显示 PBC 将 ECMWF 物理模型的降水预报精度提升 98%、温度目标提升 92%，并使其 AI 预报系统精度翻倍。该工具可在 CPU 上运行，研究者希望资源有限的机构也能用它改善 2 至 6 周的预报。