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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 previsione è di solito una sola ipotesi sul tempo di domani. Da quando l'Amministrazione meteorologica cinese (CMA) ha messo in uso operativo nazionale il suo nuovo sistema Fengqing, i previsori del Paese possono porre la stessa domanda molte volte e osservare come si distribuiscono le risposte. La versione, designata CMA-AIM-GFS-Fengqing-ENS-V1.0, ha di recente superato una revisione operativa presso il Centro meteorologico nazionale.
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.
Il predecessore del modello è facile da confondere con questo, e la differenza conta. Il primo Fengqing, sviluppato con l'Università Tsinghua nel 2024, produce una sola elaborazione di previsione: circa 3 miliardi di parametri, previsioni globali a 15 giorni con una risoluzione di 25 chilometri, circa tre minuti per ogni elaborazione. La nuova versione è un insieme. Genera molti membri di previsione che descrivono l'incertezza del moto atmosferico, ed è la base delle previsioni probabilistiche di forti piogge, tifoni e convezione intensa. Una singola elaborazione dice cosa potrebbe accadere; un insieme dice quanto è probabile ciascun esito.
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.
Lo sviluppo è stato guidato dal Centro meteorologico nazionale insieme all'Istituto per l'innovazione nell'intelligenza artificiale meteorologica di Xiong'an, al Centro nazionale di informazione meteorologica e al produttore di computer Sugon. Il modello abbina un'architettura Vision Transformer, un progetto preso in prestito dal riconoscimento delle immagini, a vincoli tratti dalla fisica dell'atmosfera. Dati, algoritmi e capacità di calcolo provengono tutti da fonti nazionali. Addestramento e messa a punto sono stati eseguiti su un cluster per la scienza basata sull'IA con circa 100.000 schede acceleratrici presso il Centro nazionale di supercalcolo di 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.
Quanto alle prestazioni, la CMA cita una verifica indipendente su campioni da gennaio 2025 ad agosto 2026. L'intervallo di previsione efficace della media dell'insieme per l'altezza geopotenziale globale a 500 hPa ha raggiunto 11,0 giorni. Secondo gli sviluppatori, le principali misure dell'insieme, tra cui l'accuratezza probabilistica dei membri e la corrispondenza tra dispersione ed errore, hanno dato buoni risultati, e alcuni indicatori superano sia l'insieme dell'ECMWF sia il suo equivalente basato sull'IA, AIFS-CRPS. Questi confronti sono opera degli sviluppatori e i punteggi dettagliati non sono stati pubblicati, quindi gli esperti esterni non possono ancora valutarli.
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.
Per le persone cambiano soprattutto la velocità e l'allerta. Come gli altri modelli di previsione basati sull'IA, il sistema può completare un'elaborazione globale in pochi minuti una volta addestrato, e la CMA afferma che servirà alla prevenzione dei disastri, ai trasporti, alla gestione della distribuzione energetica e alla tutela ecologica. Per chi gestisce le emergenze, la probabilità della traiettoria di un tifone o di forti piogge su una specifica area è più utile di una sola linea su una mappa. La CMA afferma che il team continuerà a lavorare sull'accuratezza e sull'anticipo delle previsioni; fino a che punto arriveranno questi progressi, e quando, non è ancora noto.