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气候物理学的机器学习

2024-11-11 12:51:31 英文原文

作者:Monteleoni, Claire

负排放技术和可靠封存:研究议程

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摘要

所提供的文本似乎是研究论文或报告的摘要或摘要,讨论了与在气候科学中使用基础模型相关的应用和潜在风险,特别是在极端天气事件预测、厄尔尼诺预报、北极海冰建模等领域,和数据同化。它引用了为提高环境系统预测能力而探索的各种研究和方法。以下是所涵盖要点的结构化摘要:### 介绍- **基础模型**:讨论与使用专门针对气候科学应用而调整或训练的基础模型(如 BERT 等大型语言模型)相关的机会和风险。### 气候预测和极端事件1. **极端热浪**:- 使用大偏差算法计算气候模型中的极端热浪等罕见事件,强调统计方法在理解低概率高影响事件方面的重要性。2. **厄尔尼诺现象预测**:- 厄尔尼诺现象预测中基于数据的方法捕获的物理现象以及太平洋 ENSO 地区信息中心的变化。### 海冰建模3. **北极海冰预报系统(NextSIM-F)**:- NextSIM-F 的演示和评估,这是一个基于 CryoSat-2 卫星数据的北极海冰预报系统。4. **CryoSat-2 数据**:- 全年基于卫星的海冰厚度测量,以进行详细监测。### 海洋表面高度建模5. **NATL60 SSH 映射挑战**:- 参与 SWOT 数据挑战 NATL60 — 2020a,重点关注使用 Aviso 数据产品绘制海洋表面高度图。### 生成数据同化技术6. **气象站观测的生成数据同化**:- 使用生成模型以高分辨率(公里级)吸收稀疏气象站观测结果,提高区域预报的准确性和细节。7. **数据同化的 DiffDA 模型**:- 引入专为天气尺度数据同化而定制的名为 DiffDA 的扩散模型,展示了机器学习与传统气象模型集成的进步。### 混合预测8. **混合预测方法**:- 探索将机器学习技术与基于知识(物理信息)的模型相结合的混合方法,以提高混沌过程预测的准确性和可靠性。### 结论和未来方向- 强调继续研究如何将基础模型与现有气候建模框架相结合,同时解决过度依赖或滥用这些工具等潜在风险。### 参考文本最后引用了许多研究,这些研究有助于通过先进的计算方法提高环境科学领域内的预测能力的当前理解和方法。参考