Nature重磅：AI击败最先进全球传统天气、气候模型，30秒生成22.8天大气模拟，准确预测40年全球变暖趋势

主要观点总结

Google Research团队开发的AI模型NeuralGCM在天气预测和气候模拟方面展现出强大的能力，达到甚至超过了现有传统数值天气预报模型和其他机器学习（ML）模型的准确度。该模型结合了机器学习和物理方法，可用于长期天气和气候预测，对减少灾害影响、理解气候缓解和适应等具有关键作用。

关键观点总结

关键观点1: NeuralGCM模型简介

NeuralGCM是结合机器学习和物理方法的模型，旨在提高天气预测和气候模拟的准确性和速度。

关键观点2: NeuralGCM的预测能力

NeuralGCM在超短期、短期和中期时间尺度上的预测能力已经与最先进的模型相媲美，甚至在某些方面表现更好。

关键观点3: NeuralGCM在气候模拟方面的表现

NeuralGCM能够准确地模拟季节循环、热带气旋和历史温度趋势等关键气候指标，展现出强大的气候模拟能力。

关键观点4: NeuralGCM的局限性

虽然NeuralGCM在天气和气候预测方面取得了重大进展，但它仍然面临一些局限性，如对未来气候的预测能力有限、模拟未观测气候的挑战、物理约束和数值稳定性问题，以及缺乏与其他地球系统组件的耦合等。

关键观点5: 传统天气预测和气候模拟的现状

传统天气预测和气候模拟正在被AI技术颠覆。许多科技公司和高校都在这一方向取得了重大进展，包括盘古气象模型、NowcastNet模型等。

文章预览

撰文｜马雪薇 编审｜库珀 前言 来自世界气象组织（WMO）的数据显示，在过去 50 年里，平均每一天都会发生一场与天气、气候或水患有关的灾害，而 每一场灾害平均会造成约 115 人死亡、约 2.02 亿美元的经济损失 。 更令人唏嘘的是，近年来，由人类活动加速的气候变化，更是使得热浪、寒潮、强降水、干旱等极端天气和气候灾害异常频发。 因此， 及时、准确 的天气预测和气候模拟不仅可以每年帮助挽救数万人的生命，还能够降低极端天气和气候事件对人类社会和生态系统的灾难性影响。 如今， 由 Google Research 研究团队及其合作者开发的人工智能（AI）模型 NeuralGCM，将天气预测和气候模拟提升到了一个新的高度 —— NeuralGCM 对 1-15 天预报的准确率，媲美欧洲中期天气预报中心（ECMWF），后者拥有世界上最先进的传统物理天气预报模型； 对提前 10 ………………………………