李昊/陆波/漆远团队揭秘“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)

8月1日，复旦大学人工智能创新与产业研究院、上海科学智能研究院李昊研究员与漆远教授团队携手中国气象局气候研究开放实验室陆波研究员团队在Nature Communications期刊上发表题为“A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models”的研究论文，详细介绍“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)。“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)在原始大模型的基础上，创新性地引入基于流依赖的智能扰动生成模块，显著提高FuXi-S2S预测的性能，可提供长达42天的全球日平均预报。此外，FuXi-S2S还可以识别导致极端事件发生的潜在前兆信号，这一能力在预测2022年巴基斯坦洪水期间的极端降雨方面得到验证。