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AI气象大模型SkyCast实现30天超长期天气预报：准确率较传统模型提升40%
DeepWeather公司发布的SkyCast模型将有效天气预报窗口从10天延长至30天，已在农业和航空领域开始商业化部署
AI气象大模型SkyCast实现30天超长期天气预报
2029年3月15日，气象AI公司DeepWeather发布了SkyCast大模型，将有效天气预报窗口从传统数值模型的10天延长至30天。在与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的对比测试中，SkyCast在15天预报的温度准确率上比现有最佳模型高出40%，降水预报准确率提升28%。
SkyCast采用了全球-区域双层架构：全球层以0.25度分辨率处理大气环流模式，区域层以1公里分辨率进行局部降尺度。模型在来自全球12000个气象站、8颗气象卫星和200个海洋浮标的15年历史数据上训练，参数量达到800亿。
DeepWeather CEO Priya Sharma表示：「30天预报对于农业种植决策、航空燃油规划和灾害预防具有重大价值。我们的早期客户中，一家大型农业合作社通过提前3周预判干旱，调整了灌溉计划，节省了约120万美元的水资源费用。」
不过，麻省理工学院大气科学教授David Romps提醒，30天预报在技术上仍处于可预报性边界附近：「大气混沌系统的固有特性决定了超过两周的逐日预报存在理论上限。SkyCast的突破值得肯定，但用户需要理解30天预报给出的是概率性趋势而非确定性预测。」
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