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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.
Une prévision se résume généralement à une seule hypothèse sur le temps qu'il fera demain. Depuis que l'Administration météorologique de Chine (CMA) a mis son nouveau système Fengqing en exploitation nationale, les prévisionnistes du pays peuvent poser la même question un grand nombre de fois et observer la dispersion des réponses. La version, désignée CMA-AIM-GFS-Fengqing-ENS-V1.0, a récemment franchi une revue opérationnelle au Centre météorologique national.
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.
Le prédécesseur du modèle est facile à confondre avec lui, et la différence compte. Le premier Fengqing, développé avec l'université Tsinghua en 2024, produit une seule simulation : environ 3 milliards de paramètres, des prévisions mondiales à 15 jours avec une résolution de 25 kilomètres, et environ trois minutes par exécution. La nouvelle version est un ensemble. Elle génère de nombreux membres de prévision qui décrivent l'incertitude des mouvements atmosphériques, base des prévisions probabilistes de fortes pluies, de typhons et d'orages violents. Une simulation unique indique ce qui pourrait se produire ; un ensemble indique la probabilité de chaque issue.
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.
Le Centre météorologique national a conduit le développement avec l'Institut d'innovation en intelligence artificielle météorologique de Xiong'an, le Centre national d'information météorologique et le constructeur informatique Sugon. Le modèle associe une architecture Vision Transformer, un concept emprunté à la reconnaissance d'images, à des contraintes issues de la physique météorologique. Ses données, ses algorithmes et sa puissance de calcul proviennent tous de sources nationales. L'entraînement et les itérations ont tourné sur un cluster dédié à l'IA pour la science, comptant environ 100 000 cartes d'accélération, au Centre national de supercalcul 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 matière de performances, la CMA cite une vérification indépendante portant sur des échantillons de janvier 2025 à août 2026. La portée de prévision effective de la moyenne d'ensemble pour le géopotentiel global à 500 hPa atteint 11,0 jours. Les développeurs affirment que les principales mesures d'ensemble, notamment la justesse probabiliste des membres et l'adéquation entre dispersion et erreur, ont bien fonctionné, et que certains indicateurs dépassent à la fois l'ensemble du CEPMMT et son pendant fondé sur l'IA, AIFS-CRPS. Ces comparaisons sont celles des développeurs eux-mêmes, et leurs scores détaillés n'ont pas été publiés : des experts extérieurs ne peuvent donc pas encore les évaluer.
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.
Ce qui change pour les usagers, ce sont la rapidité et l'alerte. Comme d'autres modèles de prévision par IA, le système peut achever une simulation mondiale en quelques minutes une fois entraîné, et la CMA affirme qu'il servira à la prévention des catastrophes, aux transports, à la répartition de l'énergie et à la protection des écosystèmes. Pour les responsables de la gestion des urgences, la probabilité de la trajectoire d'un typhon ou de fortes pluies sur une région précise est plus utile qu'un simple tracé sur une carte. La CMA indique que l'équipe poursuivra ses efforts sur la précision et le délai d'anticipation ; jusqu'où ces gains iront, et à quelle échéance, n'est pas encore connu.