华为云盘古气象大模型正式上线欧洲中期天气预报中心官网

欧洲中期气象中心(ECMWF)加入了一系列数据驱动的AI预测模型,作为其平台解决方案的一个部分。在网站中共展出了六个维度的盘古预报图,分别是平均海平面气压和850hPa风速、500hPa高度和850hPa温度、平均海平面气压和200hPa风、不同压力水平下的温度和位势、海平面2米温度和10米风量、不同压力水平下的风和位势高度。

跨越4.85亿年的剧烈气候波动

PhanDA模型还发现,尽管地球的气候在不同时期有着显著的变化,但热带地区的温度变化对全球平均温度的影响尤为显著。在温室气候时期,热带地区的温度可能达到了40℃以上,这对陆地生态系统构成了挑战。此外,PhanDA模型的研究结果还表明,地球的气候系统对二氧化碳的敏感性在数亿年的时间尺度上保持了相对的一致性。因此说全球...

气候风险分析:物理风险量化分析案例

2022年,RMS又发布了四款全新高分辨率(HD)模型,分别是欧洲风暴(EuropeWindstorm)模型、北美冬季风暴(NorthAmericaWinterstorm,WT)模型、北美强对流风暴(NorthAmericaSevereConvectiveStorm,SCS)模型和恐怖主义(Terrorism)模型。图3RMS气候风险模型应用程序的屏幕截图,显示了用于生成当前和未来气候情景分析的...

23亿参数,Transformer架构,NASA、IBM发布「天气+气候」通用AI模型...

该模型还能够像传统的网格气候模型一样在球体上运行,也可以在平坦的矩形表面上运行。这些双重表示允许模型从全局视图切换到区域视图而不会牺牲分辨率。图示:该模型能够从右侧95%地图被涂黑的输入中输出左侧的全球地表温度地图。(来源:IBM)在训练过程中,研究人员向模型输入网格化、严重「涂黑」的气候再分析数据,并...

...Communications发文:揭示气候变化对C4光合作用植被的全球分布...

气候变化对于两种植被类型会产生不同的影响。采用C4光合作用途径的植物由于其独特的解剖学和生化特性,通常对气候变化的反应与更常见的C3型植物不同。这些不同的反应预计会推动全球C4和C3植被分布的变化。然而,当前的C4植被分布模型可能无法预测这种反应,因为它们没有捕捉到多种相互作用的因素,而且往往缺乏观测约束。

国际最新研发出一款机器学习模型 有望准确预测天气与气候

中新网北京7月23日电(记者孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新在线发表一篇环境研究论文称，研究人员研发出一个机器学习模型能进行准确的天气预测和气候模拟(www.e993.com)2024年11月23日。这一机器学习模型被命名为NeuralGCM，它能超越部分现有天气和气候预测模型，且有望比传统模型节省大量算力。本次研发的NeuralGCM模型结构相关示意图。施普林格...

AI动态第240924期|Prithvi WxC模型如何重塑天气和气候预测

从天气预报到飓风追踪，从气候模型降尺度到大气重力波通量参数化，PrithviWxC展现出惊人的versatility。它不仅能够进行高精度的短期天气预报，还能应对长期气候预测等复杂任务，体现了AI在地球科学领域的巨大潜力。PrithviWxC的独特之处在于其"基础模型"的设计理念。与以往针对特定任务优化的天气AI模型不同，它采用了类似...

Nature重磅:AI击败传统天气、气候模型,30秒生成22天大气模拟

其次,NeuralGCM模拟未观测气候的能力不足。与其他机器学习气候模型类似,NeuralGCM也面临着模拟未观测气候的挑战,比如未来气候或与历史数据差异较大的气候。这需要模型具备更强的泛化能力,以及更先进的训练策略,比如对抗训练或元学习。然后,NeuralGCM还存在物理约束和数值稳定性问题。例如,NeuralGCM的谱分布仍然比...

谷歌最新Nature论文:利用AI模型准确预测天气和气候变化

题图丨Pixabay一般环流模型(Generalcirculationmodel,GCM)表示了大气、海洋和陆地的物理过程,是天气和气候预测的基础。减少长期预报的不确定性以及估算极端天气事件是理解气候缓解和适应的关键。机器学习模型(Machine-learningmodel)一直被认为是天气预测的一种替代手段,且具有节省算力成本的优势,但它们在长期预报的表...

气候演变预测添新智 聚焦人工智能全球次季节—季节预测大模型...

不同于传统的气候机理研究范式——从观测中发现、提出假设、再以数值模式验证,人工智能大模型提供了一种研究气候机理新的可能,即不需要先验假设,而是利用有预测技巧的信号发掘多因子协同影响。以2022年巴基斯坦发生的强降水为例,“风顺”大模型利用显著图揭示了前期热带三大洋相互作用对这次强降水的重要作用。