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A forecast is usually one guess about tomorrow's weather. Since the China Meteorological Administration (CMA) put its new Fengqing system into national operational use, the country's forecasters can ask the same question many times over and see how the answers spread. The release, designated CMA-AIM-GFS-Fengqing-ENS-V1.0, recently passed an operational review at the National Meteorological Centre.
Una previsión suele ser una única conjetura sobre el tiempo de mañana. Desde que la Administración Meteorológica de China (CMA) puso en uso operativo nacional su nuevo sistema Fengqing, los meteorólogos del país pueden plantear la misma pregunta muchas veces y ver cómo se dispersan las respuestas. La versión, denominada CMA-AIM-GFS-Fengqing-ENS-V1.0, acaba de superar una revisión operativa en el Centro Meteorológico Nacional.
The model's predecessor is easy to confuse with it, and the difference matters. The first Fengqing, developed with Tsinghua University in 2024, produces a single forecast run: about 3 billion parameters, 15-day global forecasts at 25-kilometre resolution, roughly three minutes per run. The new version is an ensemble. It generates many forecast members that describe the uncertainty in atmospheric motion, which is the basis for probability forecasts of heavy rain, typhoons and severe convection. A single run tells you what might happen; an ensemble tells you how likely each outcome is.
El modelo predecesor es fácil de confundir con este, y la diferencia importa. El primer Fengqing, desarrollado con la Universidad Tsinghua en 2024, produce una sola ejecución de previsión: unos 3.000 millones de parámetros, previsiones globales a 15 días con una resolución de 25 kilómetros y unos tres minutos por ejecución. La nueva versión es un conjunto. Genera muchos miembros de previsión que describen la incertidumbre de los movimientos atmosféricos, que es la base de las previsiones probabilísticas de lluvias intensas, tifones y convección severa. Una ejecución única indica lo que podría ocurrir; un conjunto indica lo probable que es cada resultado.
The National Meteorological Centre led development with the Xiong'an Meteorological Artificial Intelligence Innovation Institute, the National Meteorological Information Centre and the computer maker Sugon. The model pairs a vision Transformer architecture, a design borrowed from image recognition, with constraints drawn from meteorological physics. Its data, algorithms and computing were all sourced domestically. Training and iteration ran on an AI-for-science cluster of about 100,000 accelerator cards at the National Supercomputing Center in Tianjin.
El desarrollo lo dirigió el Centro Meteorológico Nacional, en colaboración con el Instituto de Innovación en Inteligencia Artificial Meteorológica de Xiong'an, el Centro Nacional de Información Meteorológica y el fabricante de ordenadores Sugon. El modelo combina una arquitectura de visión Transformer, un diseño tomado del reconocimiento de imágenes, con restricciones derivadas de la física meteorológica. Sus datos, algoritmos y capacidad de cálculo son todos de origen nacional. El entrenamiento y las iteraciones se ejecutaron en un clúster de IA para la ciencia de unas 100.000 tarjetas aceleradoras en el Centro Nacional de Supercomputación de Tianjin.
On performance, CMA cites independent verification on samples from January 2025 to August 2026. The effective forecast range of the ensemble mean for global 500 hPa geopotential height reached 11.0 days. The developers say the key ensemble measures, including the probabilistic accuracy of the members and the match between spread and error, performed well, and that some indicators beat both the ECMWF ensemble and its AI counterpart, AIFS-CRPS. These comparisons are the developers' own, and the detailed scores have not been published, so outside experts cannot yet weigh them.
En cuanto al rendimiento, la CMA cita una verificación independiente sobre muestras de enero de 2025 a agosto de 2026. El alcance de previsión efectivo de la media del conjunto para el geopotencial de 500 hPa a escala global alcanzó los 11,0 días. Los desarrolladores afirman que las principales medidas del conjunto, entre ellas la precisión probabilística de los miembros y la correspondencia entre dispersión y error, dieron buenos resultados, y que algunos indicadores superan tanto al conjunto del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio como a su homólogo basado en IA, AIFS-CRPS. Estas comparaciones son propias de los desarrolladores, y las puntuaciones detalladas no se han publicado, así que los expertos externos todavía no pueden valorarlas.
What changes for people is the speed and the warning. Like other AI forecast models, the system can complete a global run in minutes once trained, and CMA says it will serve disaster prevention, transport, energy dispatch and ecological protection. For emergency managers, a probability of a typhoon's track or of heavy rain over a specific region is more useful than a single line on a map. CMA says the team will keep working on accuracy and lead time; how far those gains will go, and when, is not yet known.
Lo que cambia para la gente es la rapidez y el aviso. Como otros modelos de previsión basados en IA, el sistema puede completar una ejecución global en minutos una vez entrenado, y la CMA afirma que servirá para la prevención de catástrofes, el transporte, la gestión del despacho energético y la protección ecológica. Para los responsables de emergencias, la probabilidad de la trayectoria de un tifón o de lluvias intensas sobre una región concreta es más útil que una única línea en un mapa. La CMA dice que el equipo seguirá trabajando en la precisión y en el plazo de anticipación; hasta dónde llegarán esas mejoras, y cuándo, aún no se sabe.