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地址：AI模型精确进行气候猜测与气候模仿
发布时间：2024-11-15 作者: 农业气象站
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《天然》23日报导了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能做精确的气候猜测和气候模仿。模型逾越了部分现有模型，与传统模型比较，有望节约很多算力。
一般环流模型（GCMs）能标明大气、海洋和陆地的物理进程，是气候和气候猜测的根底。而削减长时间预告的不确定性以及预算极点气候事情，则是气候猜测的要害。机器学习模型一向被认为是气候猜测的一种代替手法，它们在节约算力本钱方面具有优势，但在长时间预告方面的体现常常不如一般环流模型。
鉴于此，美国谷歌研究院团队规划了“NeuralGCM”，这个模型结合了机器学习和物理办法，能进行中短期气候预告以及几十年的气候模仿。该模型对1—15天预告的精确率能比美欧洲中期气候预告中心（ECMWF，最好的传统物理气候模型之一）的猜测成果。关于最多提早10天的预告，“NeuralGCM”的精确率与现有机器学习技能平起平坐，有时乃至更好。
“NeuralGCM”的气候模仿精确率与最好的机器学习和物理办法适当。当团队在“NeuralGCM”的40年气候猜测中加入海平面温度后，他们发现，模型给出的成果与从ECMWF数据中发现的全球变暖趋势一起。新模型在猜测龙卷风及其轨道方面也超过了已有的气候模型。
团队总结道，这些成果一起标明，机器学习是提高一般环流模型的一个可行手法。
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