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天气观察一直是天气预测中的关键要素。它们用于帮助确定任何预测的起点。在传统的数值天气预测中，它们与以前的短期预测相结合，为整个大气和相关的地球系统组件产生完整的初始状态。这是在一个称为数据同化的复杂过程中完成的，对天气预测的大量研究致力于改善此数据同化步骤。最近，已经有许多开发项目通过机器学习进行天气预报，例如，在ECMWF的人工智能预测系统（AIFS）中实现了，但是这些方法当前并未消除数据同化：它们仍然需要预测的最佳起点，这是数据吸收提供的。但是，我们的一些员工一直在基于机器学习的系统上努力工作，这些系统根本不使用数据同化：既不在培训中也不使用推理模式。相反，预测仅基于观察结果，而没有单独建立完整初始状态的步骤，而无需依靠重新训练。
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