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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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面向降水临近预报的时空融合方法研究Towards a Spatiotemporal Fusion Approach toPrecipitation Nowcastinghttps://arxiv.org/pdf/2505.19258
一、研究背景
降水临近预报(Precipitation nowcasting)是指在六小时内的降水预测。这项任务极具挑战性,因为它需要整合来自多种数据源的高分辨率时空观测数据,包括雷达、卫星 ...
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作者:徐君岭 来源:信息科学与工程学部
本站讯 中国海洋大学信息科学与工程学部张巍教授和董军宇教授团队在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing和IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等TOP期刊上发表了系列人工智能天气雷达补全的研究论文。该 ...
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区域性农业产量关乎当地乃至全球数亿人口的粮食安全与生计保障。提前一个月对作物生长情况进行预测,能够优化田间管理、农事安排、调节定价农产品并科学分配生产资料,助力可持续发展。然而,因观测数据有限和系统内部非线性关系复杂,传统作物生长预测方法往往难以满足高精度和实时化运作的服务需求。
为 ...
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以下内容来自于“农业遥感与作物模型”公众号
https://mp.weixin.qq.com/s/b55cCT0AEayPTdl0XOI_1g
文章信息
文章标题:Assessing the impact of climate indices on corn yield in the continental USA using machine learning approach
发表期刊:《Agricultural and Forest Meteorology》
第一单位:美国得克萨斯州 ...