微软开源机器学习工具 PBC，提升 2 至 6 周天气预报准确率

微软研究院提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型中的系统性偏差，而非新建独立模型，相关成果发表在 Nature 上，工具已开源。研究显示，PBC 将 ECMWF 领先物理模型在 98% 降水目标和 92% 温度目标上的准确率提升，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法可在 CPU 上运行，作者希望资源有限的机构也能用它改善本地预报。