近日，学院薛向辉教授团队联合德国莱布尼茨大气物理研究所和英国雷丁大学，基于国际卫星观测数据，成功揭示了近地空间中性大气运动与电离层中等离子体结构变化之间的关系。研究团队还构建了一种结合物理机制的人工智能模型，有效提升了对电离层不规则结构的预测能力。相关成果发表于国际权威期刊 Geophysical Resea ...

https://www.chinanews.com.cn/cj/2025/06-26/10438667.shtml 2025年06月26日 20:38　来源：中国新闻网 中新网杭州6月26日电(鲍梦妮)6月26日，中国首个海洋领域开源大模型OceanGPT(沧渊)在浙江杭州发布。 　　该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐 ...

转自：“EarthAi”公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/iQIigste9cNIBPlXUWu2pw 一位西班牙数学家与谷歌DeepMind携手，雄心勃勃地试图攻克科学领域最棘手的难题之一——纳维-斯托克斯方程。这一难题如此复杂，以至于其解决方案的悬赏金额高达100万美元。布朗大学39岁的教授哈维尔·戈麦斯·塞拉诺（Javier Gómez Serrano ...

转自：“EarthAi”公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/3GN4xpaD9zCJbB0LTc2wLw CAM-NET：一种用于全大气层（包括热层和电离层扩展）的人工智能模型CAM-NET: An AI Model for Whole Atmosphere with Thermosphere and Ionosphere ExtensionJiahui Hu, Wenjun Dong 研究背景 大气建模和预测一直是大气科学领域的研究重点。 ...

http://epaper.zgqxb.com.cn/index.html?guid=1937655368096153603 近期，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）为欧盟“目标地球”（DestinE）项目的数字孪生引擎开发预报工具封装（Forecast-in-a-Box）原型，该原型基于 AI综合预报系统（AIFS）打包而成，致力于将轻量级、数据驱动的预报模式和完整的端到端预报工作流程 ...

用于 ENSO 研究的 3D-Geoformer：一种基于 Transformer 并集成梯度方法以增强可解释性的模型The 3D-Geoformer for ENSO studies: a Transformer-based model with integrated gradient methods for enhanced explainabilityLu Zhou & Rong-Hua Zhanghttps://link.springer.com/article/10.1007/s00343-025-4330-y ...

基于机器学习方法估算地球有效辐射强迫Observation-based estimate of Earth’s effective radiative forcingSenne Van Loon, Maria Rugenstein, and Elizabeth A. Barneshttps://doi.org/10.1073/pnas.2425445122 近日，一项发表于PNAS的研究通过结合观测数据与机器学习方法，提出了地球有效辐射强迫（Effective Radiative ...

探索极端天气的极限：利用可微分气候模型构建极端热浪情景Pushing the Limits of Extreme Weather: Constructing Extreme Heatwave Storylines with Differentiable Climate ModelsTim Whittaker, Alejandro Di Lucahttps://arxiv.org/abs/2506.10660 研究背景 在全球变暖的背景下，极端天气事件的频率和强度不断增加，对 ...

NOAA NCEP：发展一种混合机器学习与物理模型的全球集合预报系统Development of a Hybrid ML and Physical Model Global Ensemble SystemJun Wang, Sadegh Sadeghi Tabas, Bing Fu, Linlin Cui, Zhan Zhang, Lin Zhu, Jiayi Peng, Jacob R. Carleyhttps://doi.org/10.25923/7kpr-5e68 研究背景 美国国家海洋和大气管理局（N ...

迈向NoahMP-AI：借助深度学习增强陆面模型预测能力Towards NoahMP-AI: Enhancing Land Surface Model Prediction with Deep LearningMahmoud Mbarak, Manmeet Singh, Naveen Sudharsan, Zong-Liang Yanghttps://arxiv.org/abs/2506.12919 研究背景 在极端事件期间准确预测土壤湿度是当前地球系统建模领域面临的关键挑战之 ...

量化气候对风暴活动的影响：基于机器学习的方法Quantifying the Influence of Climate on Storm Activity Using Machine LearningOr Hadas, Yohai Kaspihttps://arxiv.org/abs/2504.20521 作者与单位信息 本文的作者是Or Hadas和Yohai Kaspi，他们均来自以色列魏茨曼科学研究所地球与行星科学系。 研究背景 温带风暴在中 ...

遗传算法作为一种常用的人工智能算法，具有全局搜索能力强、适应性强和能够处理复杂优化问题等优势，广泛应用于复杂数据的处理与预测中。然而，该算法在对数据的时间变化的模拟方面存在一定不足，主要体现在算法对资料时间依赖性的建模能力较弱，导致可能无法充分捕捉时间序列数据中的动态变化和趋势。针对这一不足 ...

欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、德国阿托斯公司（Atos）与弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所（Fraunhofer IAIS）正联手为“目标地球”（DestinE）项目制定并实施符合伦理道德的机器学习（ML）与人工智能（AI）战略。这一战略旨在确保技术应用的透明性，并全面契合欧盟的人工智能监管框架。合作成果将以系列白皮 ...

谷歌 DeepMind 和谷歌研究团队公布了一个名为 Weather Lab 的交互式平台的公开预览版，该平台旨在展示他们的人工智能（AI）天气模型和预测。 该创新性网站于周四上线，其特色是一个基于 AI 的新型热带气旋模型，能够提前 15 天预测气旋的形成、路径、强度、规模和形状。 尽管这项技术有望在天气预测方面取得重大进展，但 ...

理解气候系统演变机制及长时间尺度气候变化主要依赖于气候模式数值模拟和古气候代用记录重建。代用记录（如树轮、冰芯、珊瑚等）具有长时间跨度，能够揭示过去气候状态；同时，基于动力框架和物理过程的气候模式可以模拟过去气候状态、捕捉气候系统特征。而古气候数据同化作为一种古气候重建客观框架，将具有不确定 ...

量子位 大模型≠随机鹦鹉！Nature 子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。 LLM 能理解现实世界和各种抽象概念吗？还是仅仅在 " 鹦鹉学舌 "，纯粹依靠统计概率预测下一个 token? 长期以来，AI 社区对这一问题存在很大的分歧。 有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例如训练语料库中 token 的 ...

FuXi-Ocean: A Global Ocean Forecasting System withSub-Daily ResolutionQiusheng Huang, Yuan Niu, Xiaohui Zhong, Anboyu Guo, Lei Chen, Dianjun Zhang, Xuefeng Zhang, Hao Lihttps://arxiv.org/pdf/2506.03210 概述 本文介绍了一个名为 FuXi-Ocean 的全球海洋预测系统，该系统是首个基于数据驱动的模型，能够在次日 ...

来源：“超算百科”公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/QXka5UjT7JGClNDQRDHWFw 原创：超算百科 本文总结了大模型领域常用的近100个名词解释，并按照模型架构与基础概念，训练方法与技术，模型优化与压缩，推理与应用，计算与性能优化，数据与标签，模型评估与调试，特征与数据处理，伦理与公平性、其他的分 ...

Can AI weather models predict out-of-distribution gray swan tropical cyclones?Y. Qiang Sun, Pedram Hassanzadeh, Mohsen Zand, and Dorian S. Abbothttps://doi.org/10.1073/pnas.242091412 人工智能（AI）提前几天预测天气的能力已经给科学家们留下了深刻的印象。与传统气象系统相比，这些新模型运行速度更快，使用 ...

辛金元等-GRL: 精确估算城市边界层高分辨率风速的新型三维物理集成Swin-Transformer模型研发 城市大量密集、高耸的建筑群和人类活动会导致城市边界层内的风速 (WS) 呈现出极高的时空不确定性，传统的数值模拟和统计方法往往无法精准刻画城市风场垂直变化。精确估算风速的垂直结构，须综合考虑城市复杂下垫面、多 ...