2024气象人工智能技术与应用报告.pdf
这份文档是关于人工智能（AI）在地球系统科学中的应用，特别是气候、水和能源研究方面的进展和未来方向。
**1. AI发展历程：**
* **第一代：** 专家系统和规则系统。
* **第二代：** 大数据驱动的统计学习，初步实现文本、图像、语音等感知与识别。
* **第三代：** 认知智能，通过对巨量数据的建模和处理，实现对多模态信息的理解、推理、规划和执行。
**2. AI在气候预测中的应用现状：**
* **精准目标识别：** 使用GPU加速大气模式模拟结果识别，如大气河和热带气旋。
* **增强预测能力：** 通过深度学习订正传统数值模式的预报结果，延长有效预测时间。
* **替代数值模型：** 利用深度学习代替传统计算流体力学（CFD）模拟，加快预报速度。
* **多种AI气象大模型涌现：** 包括盘古气象大模型、伏羲气象大模型等，在不同时间尺度上提升预报精度。
**3. AI的优势：**
* 可以学习到传统模型无法理解的新预测信号。
* 擅长处理大数据。
* 可以从数据中学习合理的非线性特征。
* 聚焦于空间学习和序列学习，与气候数据有很高的相似性。
**4. 深度学习面临的挑战与解决方案：**
* **样本量不足：** 结合模式数据训练模型。
* **机理难以解释：** 通过模型可视化探索机理的可能性。
**5. 清华大学地球系统科学系在AI for Earth方面的案例：**
* **SEDES：** 季节性深度学习系统，利用CNN提取环流特征，并结合统计模型进行季节降水预测。
* **CWRF：** 基于深度学习的风能预测。
* **SOLARES：** 太阳辐射深度学习系统。
**6. 未来研究方向：**
* 物理背景的AI模型
* AI+（例如，知识、理论、数据、计算）
* 开发通用的地球系统模式AI框架。
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