地球系统模型在过去几十年中不断改进，但与观测结果相比的系统误差和气候预测的不确定性仍然存在。这主要是由于亚网格尺度或未知过程的不完美表示。在这里，我们提出了一种具有人工智能的下一代地球系统建模方法，需要加速模型、机器学习集成、地球观测的系统使用和现代化基础设施。这种协同方法将能够更快、更准确地提供与政策相关的气候信息。我们认为需要采取多尺度方法，利用千米尺度的气候模型和改进的粗分辨率混合地球系统模型，其中包括基本的地球系统过程和反馈，但仍然足够快以提供大型集合，以便更好地量化内部变化和极端情况。这些可以共同提高气候预测的准确性和实用性，满足快速变化的世界中社会和生态系统的紧迫缓解和适应需求。
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