翻倍的是后处理，不是换了一套大气方程
MIT 新闻 10 月 14 日报道，一组包括 MIT 在内的研究者做了一层机器学习后处理，用来修正现有预报在两到六周上的误差。页面时间是世界时 15:00，北京时间 23:00。加到一个被他们称为金标准的预报模式上时，这个时段的预报准确率提高了一倍，并在一场国际预报比赛里排第一。论文发在 Nature。作者里有微软的研究者，也有欧洲中期天气预报中心的研究者。
两周以外通常被称为“可预报性荒漠”：短期靠初始条件，季节尺度靠海温这类慢变边界，两到六周两边都靠不上。Cohen 说，这个时段多数时候和掷骰子差不多。
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他们说，这是第一次写下胜过气候平均
文章写，这套方法让两到六周的预报第一次胜过气候平均值。获奖的那份提交把欧洲中期天气预报中心的模式和另一个模式合在一起，再做后处理，把原子模式在次季节尺度上的预报能力提高了一倍。Cohen 说，在此之前这个时段的模式大体上不如长期平均。
极端天气方面，文章只写有统计上显著的改进，没有给百分比。Cohen 还说，欧洲中心以前那套非人工智能的误差订正，反而把极端天气预报变差了，因为他觉得传统订正总在把结果拉回平均。这是他的对比，不是这篇里的新表。
[1]它可以套在别的模式上
后处理被写成外挂，不替换原来的大气模式。文章说它可以用在任何模式上，连已经用过别的人工智能做偏差订正的模式也能再提高，并让较弱的模式接近欧洲中心的预报。陆地预报在全球多数地区有改进。训练用过 MIT 的超算集群 Engaging，跑起来不需要超算。
文章引用 Cohen 的话，称它开源、成本低。
[1]肯尼亚还在联系阶段
肯尼亚气象部门已经联系，想用它改进每年季风的预报，服务今年冬季的农业收成。文章没有写已经部署，也没有写季风预报提高了多少。Cohen 举的用途是施肥赶雨、冬收前的霜冻、以及能源和应急：提前两天知道冰暴不够调资源，提前两周可能够。这是他转述的需求，不是一次调度实验的结果。
2021 年得州冬季风暴造成至少 246 人死亡，文章用来说明提前量为什么重要。那不是这套模式的回测成绩。1970 年代 Lorenz 提出大约两周的理论限度。Cohen 认为大气会反复掉进相似形态，所以两周以外仍可能有信号。这是他的判断。
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