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基于人工智能大模型改进全球天气和海浪预报

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  • 万方数据
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.
Improving global weather and ocean wave forecast with large artificial intelligence models

零丰华、欧阳霖、Boufeniza Redouane LARBI、罗京佳、韩滔、仲晓辉、白磊

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南京信息工程大学未来技术学院,气候与应用前沿研究院,南京 210044

上海人工智能实验室,上海 200232

赣州市气象局,赣州 341000

香港科技大学,香港 999077

复旦大学人工智能创新与产业研究院,上海 201203

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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

2024

10.1360/N072024-0186

中国科学(地球科学)
中国科学院

中国科学(地球科学)

CSTPCD北大核心
影响因子：1.828
ISSN：1674-7240
年,卷(期)：2024.54(12)