probabilistic-forecasts

介绍了AdaWeather，一个自适应框架，它利用机器学习和专家混合来组合多个概率天气预报，相比最佳的静态专家混合实现了对数遗憾，并在温度预报方面展示了实证改进。

本文提出了一种基于条件变分自编码器（cVAE）的概率后处理框架，用于对北极海冰的季节性预报进行偏差订正，相比标准方法，在校准性、锐度及谱功率方面均有提升。