AI 天气模型会漏报极端天气吗？

arXiv:2608.09972v2 公告类型：替换并交叉列出 摘要：人们常报告称 AI 天气模型低估极端天气，但大多数证据涉及的是以再分析数据进行检验的确定性回归模型。我们使用欧洲气象站十个月的观测数据，以 ECMWF IFS 为基准，评估了十二个物理预报模型和 AI 预报模型。评估涵盖 10 米风、2 米气温、太阳辐射和降水，并按固定的 ERA5 1991—2020 年气候态划分不同情景。我们发现，在分布尾部并不存在 AI 模型特有的普遍劣势。一些 AI 模型在极端条件下仍比 IFS 更准确，而另一些模型的表现则显著恶化；物理模型之间也存在类似差异。尽管如此，所有模型都呈现出一种共同的条件误差模式：对低观测值预测偏高，对高观测值预测偏低。因此，极端值的衰减并不意味着相对预报技巧普遍下降：尾部表现取决于模型、变量和评估设置，而非预报是由 AI 还是物理数值建模生成的。