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https://iap.cas.cn/gb/xwdt/zhxw/202507/t20250711_7884954.html
2025年7月7日中午，大气物理研究所震潮沙龙第十期在3号楼咖啡厅举行。本期沙龙以＂中尺度天气预测新趋势：AI＋公里尺度模拟＂为主题展开研讨。时值短时强对流天气频发季节，全国各地因突发性强降水引发的洪涝灾害频现，使得提升灾害性天气预测预警 ...
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目前我国低空经济处于快速发展阶段，各类低空飞行活动日益频繁，低空多指1000米以下（延伸至3000米）的空域，核心载体（无人机、eVTOL等）安全运行受强烈多变的天气影响，依赖区域高覆盖的气象监测。其中高精度三维风场的实时测量是最难解决的问题之一。
中国科学院大气物理研究所杨东旭、朱思虹、赵桐晖 ...
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热带气旋（TC）是最具破坏性的灾害性天气之一，其预报精度直接影响我国灾害预警水平的提高。“目标观测”聚焦预报对观测的需求，仅在敏感区进行，即可经济高效提高预报水平。目标观测是提高TC预报水平的主要业务手段之一，但它在通过最优化方法寻找目标观测敏感区时，因为运行数值模式耗时巨大，使其不得不提前更长 ...
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转自：“EarthAi”公众号
https://mp.weixin.qq.com/s/4C7YpS76oirHc6qljzJ2Tw
在推出全球首个公开可用的24/7全天候运行的人工智能（AI）预报模型AIFS-Single仅100多天后，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）如今揭开了首个利用人工智能/机器学习（AI/ML）的集合预报模型的面纱。这一新模型名为AIFS ENS，将在未 ...
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转自：“气象学家”公众号
https://mp.weixin.qq.com/s/PxTYZh9raEpVWt0SLC8G8g
人工智能在大气科学中的应用：研究路线图Artificial Intelligence for Atmospheric Sciences: A Research Roadmaphttps://arxiv.org/abs/2506.16281
摘要
大气科学对理解空气质量、极端天气和气候变化至关重要。人工智能（AI） ...
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转自：“气象学家”公众号
https://mp.weixin.qq.com/s/M77ajtNiIvvgJjiDFqmN5Q
全球热带气旋预报的基准数据集与深度学习方法Benchmark dataset and deep learning method for global tropical cyclone forecastingCheng Huang, Pan Mu, Jinglin Zhang, Sixian Chan, Shiqi Zhang, Hanting Yan, Shengyong Chen & Cong Bai ...
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公众号“EarthAi”
https://mp.weixin.qq.com/s/m-37sP7ADD1bpcWLcPTSDQ
GDOSphere：一种用于天气预报的球面图神经网络框架与神经算子GDOSphere: A spherical graph neural network framework with neural operators for weather forecastingZhewen Xu, Baoxiang Pan, Xiaohui Wei, Hongliang Li, Dongyuan Tian, Zijian L ...
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近日，中国科学技术大学大气科学先进计算实验室(LACAR)赵纯教授团队研发出首个基于多头自注意力机制的人工智能气溶胶化学模型（AIMACI），并成功与大气数值模式耦合，实现气溶胶化学过程的高效精准模拟。这项研究成果以“Toward a learnable Artificial Intelligence Model for Aerosol Chemistry and Interactions ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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。 ...
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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 ...
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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
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
