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期刊信息/Journal information
中国科学（地球科学）
中国科学（地球科学）

孙枢

月刊

1674-7240

geo@scichina.org

010-64015883

100717

北京东黄城根北街16号

中国科学（地球科学）/Journal Scientia Sinica（Terrae）CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《中国科学》是中国科学院主办、中国科学杂志社出版的自然科学专业性学术刊物。《中国科学》任务是反映中国自然科学各学科中的最新科研成果，以促进国内外的学术交流。《中国科学》以论文形式报道中国基础研究和应用研究方面具有创造性的、高水平的和有重要意义的科研成果。在国际学术界，《中国科学》作为代表中国最高水平的学术刊物也受到高度重视。国际上最具有权威的检索刊物SCI，多年来一直收录《中国科学》的论文。1999年《中国科学》夺得国家期刊奖的第一名。
正式出版
收录年代

    基于人工智能大模型改进全球天气和海浪预报

    零丰华欧阳霖Boufeniza Redouane LARBI罗京佳...
    3677-3690页
    查看更多>>摘要：随着人工智能技术的飞速进步,一系列人工智能驱动的天气预报大模型应运而生,它们显著超越了传统数值天气预报模型的局限,在预测精度和计算效率上取得了显著的提升,逐渐成为了大气-海洋预报领域中强大的工具.本研究探讨了这些先进的人工智能预报大模型的演变,并基于具有代表性的大模型的共性,提出了天气预报大模型的"三大原则":庞大的参数规模、大量的预报对象和巨大的应用潜力.除此之外,文章探讨了人工智能如何重塑数值天气预报的格局,并概述了其背后的关键因素.在认可人工智能天气大模型的高精度、高效计算和易部署性的同时,不能忽视传统数值预报的固有价值.同时,我们对人工智能在大气-海洋预报大模型未来发展中的挑战进行了深入分析.我们相信,大气-海洋天气预报的未来在于耦合人工智能与传统数值模式的混合模型,这种融合有可能为提升大气-海洋预报的准确性和可靠性开辟新的途径.最后,通过一个海浪预报实例展示了如何利用大型天气预报模型,以实现更加精准预测.

    数值天气预报深度学习人工智能天气预报大模型全球中期天气预报

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    一种估计模式误差的混合深度学习-资料同化方法

    彭子怡雷荔傈谈哲敏
    3691-3707页
    查看更多>>摘要：在数值天气预报中,预报误差由初始条件误差、模式误差等组成.初始条件通常由短期预报和观测约束优化获得,因此很难将初始条件误差和模式误差清楚地区分开.模式误差对资料同化、预报预测均至关重要.为修正模式误差,本文提出一种混合深度学习-资料同化方法.该方法利用卷积神经网络提取初始条件和模式误差的特征,然后得到模式误差的估计;其可以考虑由模式参数不准确导致的模式误差,也可以同时考虑模式误差和初始条件误差.Lorenz05模式的离线和在线实验结果表明,该方法可有效修正由模式参数不准确导致的模式误差,包括强迫项F、耦合系数c和相对尺度b等.相较于仅考虑模式误差,同时考虑模式误差和初始条件误差可得到更准确的估计结果.此外,观测和分析场均可用于验证预报结果,但利用观测验证可更好地估计模式误差,并且在在线资料同化中能更快地趋近模式参数真值.

    资料同化深度学习模式误差

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    基于深度学习的全球热带气旋生成预测模型及其可解释性分析

    穆斌王馨袁时金陈宇轩...
    3708-3733页
    查看更多>>摘要：热带云团可能发展为热带气旋并造成重大的人员伤亡和经济损失,准确预测热带气旋生成对于早期预警至关重要.面向深度学习方法应用于热带气旋生成预测时仅使用单一时刻的预测因子、未考虑海气相互作用、模型可解释性低的问题,本文构建了基于Swin Transformer的热带气旋生成预测模型(Tropical Cyclogenesis Pre-diction-Net,TCGP-Net),其采用卷积操作和注意力机制编码时空特征,捕捉预测因子的时空演化信息.该模型考虑了包括海表温度在内的多变量的海气耦合作用.此外,本文利用因果推断和积分梯度法,验证了该模型预测因子的有效性并对模型的决策过程进行了可解释性分析.该模型使用GridSat遥感数据和ERA5再分析资料进行训练,实验结果表明该模型具有较高的准确性和稳定性,提前24小时预测热带气旋是否生成的检测率为97.9％,虚警率为2.2％,远好于现有模型.这说明其可作为预测热带气旋是否生成的可靠工具.

    热带气旋生成预测深度学习特征融合可解释性因果推断

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    FuXi-Extreme:利用扩散模型改进极端降雨和风速预报

    仲晓辉陈磊刘俊林晨森...
    3734-3747页
    查看更多>>摘要：基于机器学习(Machine Learning,ML)的天气预报模型近些年取得了显著进展,展示了优越的预报性能.与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的高分辨率预报(High-Resolution Forecasts,HRES)相比,FuXi等先进的基于ML的天气预报模型,在统计预报指标上表现出色.然而,这些模型存在着共同的局限性,即随着预报时间步长的增加,预报结果趋于平滑,导致极端天气事件强度的低估.为了解决这一问题,本文研发了 FuXi-Extreme模型.该模型采用去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model,DDPM),增强了FuXi模型在5天预报中的地表预报数据细节.对极端总降水量(Total Precipitation,TP)、10m风速(10-meter Wind Speed,WS10)和2m温度(2-meter Temperature,T2M)的评估表明,FuXi-Extreme在性能上优于FuXi和HRES.此外,基于国际热带气旋最佳路径资料集(International Best Track Archive for Climate Steward-ship,IBTrACS)的评估显示,与HRES相比,FuXi和FuXi-Extreme在热带气旋(Tropical Cyclone,TC)路径预报方面表现优异,但在TC强度预报方面仍有不足.

    FuXi扩散模型天气预报极端天气

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    基于纯数据驱动的Transformer模型对2023～2024年热带太平洋气候状态的实时预测

    张荣华周路高川陶灵江...
    3748-3765页
    查看更多>>摘要：热带太平洋在2020～2022年经历了连续三次的拉尼娜事件之后,其未来气候状态的演变成为主要的关注焦点.观测和模式模拟研究表明,2023年热带太平洋正在发生厄尔尼诺事件;然而,其详细演变过程存在较大的不确定性,对此次事件的强度预测及其影响因子等尚有待于更深入地理解.本文采用一个基于深度学习的Transformer模型(称之为3D-Geoformer),对热带太平洋与厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)相关的2023～2024年气候状态进行了实时预测.该模型采用了几个对热带太平洋ENSO至关重要的海洋-大气关键变量作为输入和输出场,使得这一纯数据驱动的模型在训练和预测过程中都能充分表征了海洋-大气间耦合及相互作用;该模型预测过程采用与动力模式类似的滚动方式:海洋-大气异常场间每月进行交换.另外,预测时采用了多月时间段(Time intervals,TIs)中的海洋-大气关键变量场信息作为预报因子(输入场),这样的初始场可更有效地约束未来的演变.3D-Geoformer的实时预测结果表明,热带太平洋确定会在2023年年末发展成为厄尔尼诺事件.此外,基于3D-Geoformer进行了敏感性试验以检验输入场是如何影响预测技能的,包括TIs的取值以阐明初始场中保留多长时间段的海洋-大气关键变量场相关信息可得到更为有效的预测.最后,还与其他动力耦合模式进行对比以展示该模型对2023～2024年厄尔尼诺事件的预测性能.

    Transformer模型3D-Geoformer海气耦合表征2023～2024年厄尔尼诺事件实时预测预测性能及评估

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    基于机器学习方法的短期太阳爆发活动预报模型综述

    黄鑫赵忠瑞钟昱丰徐龙...
    3766-3805页
    查看更多>>摘要：太阳爆发活动主要包括太阳耀斑、日冕物质抛射(coronal mass ejections,CME)和太阳质子事件(solar proton events,SPE),太阳爆发活动对空间天气和高技术领域有重要影响.太阳爆发活动短期预报是空间天气预报中一个活跃的研究领域.目前,数值的、统计的和机器学习的方法被用来建立太阳爆发活动预报模型.随着天基和地基观测设备的发展,积累了大量的太阳观测数据,数据驱动的太阳爆发活动预报模型取得了重大进展.本文介绍了机器学习算法在太阳爆发活动预报中的应用,总结了预报建模过程,概述了太阳爆发活动预报模型的进展,并展望了未来可能的研究方向.

    太阳耀斑日冕物质抛射太阳质子事件机器学习预报模型

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    太阳爆发活动起源的基本理论与数值建模

    江朝伟
    3806-3831页
    查看更多>>摘要：太阳爆发活动,主要包括太阳耀斑和日冕物质抛射,是灾害性空间天气的驱动源.太阳爆发活动本质上是储存于太阳日冕中的磁能突发性剧烈释放的表现.然而,由于日冕的三维磁场难以测量,太阳爆发的产生机制一直以来都是学术争论、观点碰撞的热点问题.目前已提出的多种太阳爆发理论模型大致可以归结为两类:一类假设在爆发前存在磁通量绳结构,并通过磁流体力学理想不稳定性产生爆发;另一类直接基于剪切磁场的内部磁重联产生爆发.还有一些结合了理想不稳定性和磁重联以及磁浮现驱动作用的混合模型.基于求解刻画日冕宏观动力学的磁流体力学(MHD)方程的数值模拟,是检验这些理论模型的"试金石".本文回顾了太阳爆发主要理论模型的发展逻辑,强调使用三维MHD模拟检验理论模型的重要性.本文进一步关注近年来采用观测数据驱动的数值模拟针对真实太阳爆发事件进行建模的研究趋势,这些研究能够揭示现有理论模型无法刻画的复杂性,成为帮助更深入地分析太阳爆发产生机制的重要方法.

    日冕物质抛射太阳耀斑日冕磁场磁流体力学数值模拟

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    大气水汽稳定同位素:特征、机制与前景

    尚白军高晶陈葛般若武予清...
    3832-3859页
    查看更多>>摘要：大气水汽氢氧稳定同位素是探究水汽输送、混合和相变过程的重要示踪剂.近年来,随着分析技术的快速发展,有关大气水汽氢氧稳定同位素的研究在全球广泛开展.本研究介绍了大气水汽氢氧稳定同位素的基本理论,概括了传统方法、激光吸收光谱、卫星遥感反演技术和同位素大气环流模式(iGCMs)等方法的最新进展,总结了大气水汽氢氧稳定同位素在追踪水分来源、理解降水模式和重建过去气候方面的关键作用.未来,应加强大气水汽氢氧稳定同位素连续观测,将大气水汽氢氧稳定同位素观测数据与其他气候指标相结合以提高气候模式模拟精度,并将大气水汽氢氧稳定同位素应用到干旱区植被水分利用、生态系统服务功能评估等潜在领域.本研究不仅总结了大气水汽氢氧稳定同位素最新的研究成果,而且为未来大气水汽氢氧稳定同位素的研究指明了方向,加深了对大气水汽氢氧稳定同位素及其在气候学和水文学中应用的认识.

    大气水汽稳定同位素水分来源降水模式古气候重建

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    "北极放大"现象驱动机制的研究进展

    李杰峰赵传峰陈安南张昊天...
    3860-3877页
    查看更多>>摘要：北极地区近地表温度正以超过全球平均两倍以上的速率升高,被称为"北极放大"(Arctic Amplification,AA)效应.近些年来,众多研究通过地面和卫星观测与模式模拟对AA背后的各种潜在机制进行了阐释,并提出了一系列的观测证据和可能理论.尽管对于驱动AA因素的认识正在迅速提升,但目前对于理解和量化各种影响因素对AA的贡献仍存在较大的不确定性.本文汇总了最新研究成果,从局地反馈、大气环流、海洋洋流以及气溶胶等方面,对北极快速升温现象的驱动因素进行了深入探讨,并对比分析了不同研究对AA影响因素贡献的量化结果.通过对现有研究进行综合分析,发现AA受到多种因素共同影响,且这些因素之间的相互作用极为复杂,各项影响因素的相对贡献尚未形成一致的定量结论.最后,论文总结了目前研究中仍存在的问题,指出获取可靠的观测资料、明确AA影响机制、完善模式参数化方案、分离驱动因素间的相互作用,仍是未来研究中的难点与重点.

    北极放大海冰驱动机制局地反馈极向输送

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    楚科奇海沉积物中铯-137的福岛核事故信号:新时标?

    任旭王锦龙Gi Hoon HONG李林蔚...
    3878-3887页
    查看更多>>摘要：福岛核事故向环境释放了大量的137Cs.本研究利用2018年搭乘北极雪龙号采集的楚科奇海沉积物柱样,对137Cs的沉积记录进行了研究.基于210Pb(210Pbex)和137Cs年代学,我们发现柱样2cm处的137Cs峰对应年份为(2011±1)年.经综合分析,我们发现这个峰是由福岛核事故排放造成的,这意味事故产生的137Cs到达楚科奇海的时间要比通过洋流输送到达的时间早得多.2cm对应的沉积通量,2011年大气沉积通量和生物沉降通量分别为(4.0±0.4)×10-6、(1.4～2.5)×10-5和(4.0±0.9)×10-6Bq cm-2d-1,表明大气沉降和生物输送可能是造成该峰值记录的原因.这些研究结果表明2011年137Cs峰值可以作为估算福岛事故影响区域沉积速率的新时间标记.对于评估沿海事故及其后续废水排放对海洋环境的影响,除了关注物理海洋学传输外,还需要考虑生物携带传输.

    北极沉积物福岛核事故137Cs传输途径

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