研究团队发布了HiRO-ACEv2，这是其高分辨率输出AI气候模拟器（HiRO-ACE）的最新版本。HiRO-ACE由两部分组成：ACE是一个100公里分辨率的AI模型，HiRO负责将粗粒度输出锐化为3公里细节。v2的最大变化是新的降尺度模型HiROv2，它不再只预测降雨，而是能同时预测多个高分辨率场，从而覆盖更广的极端天气类型，并在极端事件预测方面有改进。

团队重点优化了极端事件模拟。当输入粗化的X-SHiELD数据时，HiROv2能复现目标模拟的高分辨率统计特征，误差在3%以内，包括那些在百万个数据点中仅出现一次的极罕见事件。它还能准确估计热带气旋的总能量，包括训练中从未见过的风暴；生成的飓风具有逼真的风眼和雨带，不过眼区附近的风和气压仍比X-SHiELD略不对称。HiROv2也能真实模拟沿山坡下滑的强风。

配套的ACE也更新了。在10年模拟中，ACE生成的飓风、平均气候模式以及雨、风、压的整体分布都与X-SHiELD吻合得很好。将HiROv2与ACE结合，团队生成了整整一年的全球3公里数据，其统计特性与X-SHiELD高度吻合。在10年运行中，HiRO-ACEv2飓风的能量与X-SHiELD同期相当，快照中也能看到多种与X-SHiELD相似的极端事件。

成本是这套系统的一大卖点。生成全球高分辨率数据的花费约为运行X-SHiELD的1/300。如果只需要某个区域，成本还能进一步大幅下降，节省幅度依区域大小可高出百倍以上。团队还在开发HiROv2的流线型版本，可能使其速度再提升十倍以上。

目前仍有明确限制。由于HiRO是从X-SHiELD学习的，它只能与针对X-SHiELD调校的ACE版本配合，因此还不能为其他气候——比如更暖的未来或ERA5等历史记录——生成高分辨率数据。下一步计划训练新的X-SHiELD数据集，包括一个模拟全球升温4°C的场景，以便系统处理不同气候。同时计划增加近地表温度、雪和冰等输出，用于积雪预测等场景。

为了让研究者直观比较输出，团队提供了网页demo，可并排查看HiROv1、HiROv2和X-SHiELD的降雨、风、海平面气压结果，支持缩放浏览感兴趣的区域。模型已开放下载，教程notebook会一步步讲解如何运行。