本期三项研究于 2026 年 10 月 14 日至 15 日正式发表，相关报道集中出现在 10 月 21 日。美国国家癌症研究所用 46 万人的队列检验超加工食品与结直肠癌的关联，华威大学根据光谱推算白矮星在人眼中的颜色，微软研究院等机构的团队用机器学习校正 3 至 4 周后的天气预报。三项结果都有明确的适用边界。

艺术想象图：明亮的蓝白色天狼星 A 占据画面左侧，右侧是体积很小、发出蓝白光的白矮星伴星天狼星 B，背景为星空

天狼星 A 与其白矮星伴星天狼星 B（右侧小亮点）的艺术想象图，并非实拍。天狼星 B 温度很高、呈蓝白色；正文提到的绿色、粉色白矮星是较冷、大气成分特殊的少数个例。图：NASA、ESA 与 G. Bacon（STScI），公有领域，来源 Wikimedia Commons。

超加工食品总量与结直肠癌未见关联

这项研究由美国国家癌症研究所（NCI）Erikka Loftfield 团队完成，2026 年 10 月 15 日发表于《PLOS Medicine》。数据来自 NIH-AARP 饮食与健康研究：461,682 名在 1995—1996 年入组、当时 50 至 71 岁且未患癌的美国成年人，入组时填写了一份含 124 个条目的食物频率问卷。研究者按 Nova 分类体系把问卷中的食物归入超加工食品等类别，随访至 2018 年，中位随访 18.8 年，期间共确诊 10,075 例结直肠腺癌。

按超加工食品摄入量（每 1000 千卡饮食中的克数）把参与者分成五组，最高组相对最低组的结直肠癌风险比为 0.97（95% 置信区间 0.91–1.03），总体上没有观察到关联。拆开到具体食物，方向并不一致：面包、冷冻甜点与奶类饮品、早餐谷物摄入较多，与较低的发病率相关；重组肉类和鱼类制品摄入较多，则与较高的发病率相关（风险比 1.10）。在这个人群中，82.8% 的全谷物和 74.3% 的加工肉来自超加工食品。作者认为，按营养成分看，结果与现行的结直肠癌预防建议一致：全谷物、膳食纤维、奶制品和钙摄入较多，肉类摄入较少，对应较低的发病率。模型还估计，把 10% 重量的超加工食品换成最少加工食品，与结直肠癌发病率低 2% 相关（风险比 0.98）。

这是一项观察性队列研究，只能说明关联，不能证明某类食品会导致或预防结直肠癌，也不能据此认为超加工食品整体无害；它只分析了结直肠癌，不涉及其他疾病。饮食只在入组时调查过一次，而此后二十多年里，参与者的饮食习惯和市面上的超加工食品都在变化。问卷原本为估算营养素而设计，分不清加糖酸奶和原味酸奶这类加工程度差异。参与者以年长的美国白人为主，结论未必适用于更年轻或族裔更多样的人群。

少数白矮星在人眼中呈绿色或粉色

华威大学 Mark Hollands、Boris Gänsicke、Pier-Emmanuel Tremblay 与基尔大学 Detlev Koester 的论文发表在英国皇家天文学会期刊《RAS Techniques and Instruments》，华威大学于 2026 年 10 月 15 日发布新闻稿，《自然》10 月 21 日刊发研究亮点。白矮星是类太阳恒星演化末期留下的致密残骸。普通恒星的颜色基本由温度决定，从橙到白再到淡蓝；而最冷的白矮星大气密度可达每立方厘米约 1 克，如果其中含有碳、钙、钠等元素，吸收谱线会被极度展宽，光谱明显偏离黑体，颜色也随之改变。

没有哪颗白矮星近到能让人直接看清它的圆盘颜色，团队的做法是把已有光谱和大气模型输入人眼色觉模型，计算“如果离得足够近，人眼会看到什么颜色”。结果显示，富碳白矮星多呈粉色或紫色，吸积了小行星、彗星碎屑的偏黄色，较冷的氢氦混合大气偏青色。约 4000 摄氏度的 WD J1330+6435 吸积了岩质物质，大气中含钙、锂、钠，在模型中呈黄绿色；作者表示，据他们所知，此前没有任何恒星被可信地报告为绿色。距地球 48 光年的 WD J1011+2845 则因对流把核心的碳带到表面，光几乎全部落在 600 纳米以外的波段，呈深鲑粉色。

颜色异常并不常见。在距地球 20 秒差距（约 65 光年）内的 151 颗白矮星中，有 5 颗颜色特殊（2 颗偏黄、3 颗偏粉），约占三十分之一；其余 146 颗的中位相关色温约 6800 K，人眼看来就是白色。作者指出，常见的“白矮星偏蓝”印象来自观测选择效应：更热、更蓝的白矮星更亮，在按亮度筛选的巡天里占比偏高。需要注意，这些颜色是由光谱和模型计算出的感知颜色，并非直接拍到的照片；“三十分之一”也只来自 151 颗近邻样本。论文刊于侧重方法与仪器的期刊，核心贡献是一套从光谱推算恒星可见颜色的方法。

机器学习校正三四周后的天气预报

次季节预报指提前 2 至 6 周的天气预报，对农业、水资源、能源调度和防灾都有用，但模型误差会随时间累积，预报技巧在两周之后急剧下降。2026 年 10 月 14 日，Hannah Guan、Soukayna Mouatadid、Lester Mackey 等人在《自然》发表开放获取论文，提出“概率偏差校正”（probabilistic bias correction，PBC）框架；《自然》于 10 月 21 日刊发了该研究的简报。

航拍照片：意大利博洛尼亚的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）园区，可见成片的大型厂房式建筑与周边道路

位于意大利博洛尼亚的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）园区航拍。论文用 PBC 校正的正是 ECMWF 的动力集合预报和 AI 预报系统。摄影：Reddalo，CC BY-SA 4.0，来源 Wikimedia Commons。

PBC 不是新的天气模型，而是一种后处理方法：它读取任意动力模型或 AI 模型的集合预报，结合该模型的历史预报、过去的观测和气候态，学习修正预报概率分布中的系统偏差。具体由两个轻量模型并行完成：Debias++ 按地点、日期和分位数修正偏差，Persistence++ 融入近期观测和季节效应，两路结果再合并。评估对象是第 3 周（第 19–25 天）和第 4 周（第 26–32 天）的陆地 2 米气温、陆地降水和平均海平面气压，以 ERA5 再分析资料为真值，用排序概率技巧评分（RPSS）衡量相对气候平均的改进。

在 2016—2024 年的回报检验中，用 PBC 校正欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的动力集合预报，相比该中心业务上使用的去偏方法，在 91% 的气压、92% 的气温和 98% 的降水预测目标上提高了技巧；用于 ECMWF 的 AI 预报系统 AIFS-SUBS 时，2025 年的平均技巧翻倍。团队以“MicroDuet”为名参加 ECMWF 2025 年的实时竞赛 AI Weather Quest，在 9—11 月赛季的所有变量和预报时效上得分最高，超过六个业务预报中心的动力模型、它们的多模式集合、ECMWF 的 AI 模型和全球 34 支队伍。

这些提升要放在很低的起点上理解。RPSS 为 1 代表完美预报，为 0 相当于按往年平均来猜；论文报告的基线技巧大多在 0.03 至 0.19 之间，AIFS-SUBS 翻倍前的平均技巧只有 0.03。也就是说，校正后的预报更常胜过气候平均，但离准确预知三四周后的天气仍有很大距离。PBC 依赖输入模型的历史预报和 ERA5 资料；实时竞赛成绩来自 2025 年的赛季，论文提到的 2025 年 12 月美国东部寒潮提前预报也只是单个案例。

参考文献

  1. Abar L, O’Connell CP, Hong HG, et al. Associations of food processing and dietary risk factors with colorectal cancer incidence in the NIH-AARP Diet and Health Study: A cohort study. PLOS Medicine, 2026, 23(10): e1005251. 发表于 2026-10-15。doi:10.1371/journal.pmed.1005251

  2. PLOS. Massive study of 460,000 people challenges ultra-processed food cancer fears. ScienceDaily, 2026-10-21. 链接

  3. Hollands MA, Gänsicke BT, Tremblay P-E, Koester D. Any colour you like: the diverse chromaticities of white dwarfs. RAS Techniques and Instruments, 2026, 5: rzag069. doi:10.1093/rasti/rzag069

  4. University of Warwick. Green, pink and purple: astronomers reveal the surprising true colours of white dwarf stars. 2026-10-15. 链接

  5. Surprise! White dwarf stars come in a rainbow of colours. Nature Research Highlight, 2026-10-21. 链接

  6. Guan H, Mouatadid S, Orenstein P, et al. Advancing subseasonal forecasting with machine learning. Nature, 2026, 658: 951–957. 发表于 2026-10-14。doi:10.1038/s41586-026-11126-x

  7. An AI tool improves weather forecasts up to a month ahead. Nature Research Briefing, 2026-10-21. 链接

  8. Associations of food processing and dietary risk factors with colorectal cancer incidence in the NIH-AARP Diet and Health Study: A cohort study

  9. Advancing subseasonal forecasting with machine learning

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