https://arxiv.org/abs/2409.18529
这篇文章的作者团队来自欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和阿尔弗雷德·韦格纳研究所（AWI）。这篇文章探讨了在气候变化背景下，基于人工智能（AI）的天气预测模型的鲁棒性。以下是对这篇文献的解读：
摘要部分
• 研究背景：基于数据驱动的机器学习模型在天气预报领域取得了突破性进展，一些最先进的模型在多种技能评分上已经超过了基于物理的模型。
• 研究问题：鉴于天气和气候模型之间存在紧密联系，研究者提出了一个问题：机器学习模型是否也能革新气候科学，例如通过告知气候变化的缓解和适应措施，或生成更大的集合以获得更强大的不确定性估计。
• 研究结果：研究表明，针对当前气候训练的最新机器学习模型在代表前工业化时期、现代和未来变暖2.9K气候的不同气候状态下都能产生有技巧的预测。这表明在气候变化中，塑造短时间尺度天气的动力学可能没有根本的不同。
• 研究意义：这项研究还展示了机器学习模型的分布式泛化能力，这是气候应用的关键先决条件。
引言部分
• 气候预测的重要性：基于地球系统模型的气候预测对于为政府间气候变化专门委员会（IPCC）的评估报告提供信息至关重要，并且推动了气候变化适应和缓解政策。
• 计算挑战：这些模拟在计算上仍然非常昂贵，并且存在持续的偏差。
方法部分
• 实验设置：研究者使用了ECMWF的AIFS（人工智能集成预测系统）和其他两个由科技公司开发的模型：Google DeepMind的GraphCast和华为的Pangu-Weather。
• 初始条件：使用了代表前工业化、现代和未来2.9K更暖气候的初始条件进行10天天气预报。
结果部分
• 预测技巧：所有模型在不同的气候条件下都显示出有技巧的预测，尽管它们是在1979-2021年的数据上训练（或微调）的。
• 偏差分析：一些模型在预测未来更暖气候状态时显示出全球平均冷偏差，即它们倾向于向它们接受训练的更冷的现代气候状态漂移。
讨论部分
• 未来工作：未来的工作将探索包括海洋、陆地、冰雪和外部强迫信息在内的更丰富的地球系统状态，是否可以减轻观察到的一些偏差。
• 混合方法：提出了一种混合方法，其中传统的气候模拟提供了骨干，而数据驱动的模型用于在空间、时间或可变性上上采样它们的输出。
结论部分
• 研究意义：尽管存在当前的局限性，研究结果表明，数据驱动的机器学习模型将为气候科学提供强大的工具，并通过补充传统的基于物理的模型，转变现有的方法。
附录和方法
• AI模型软件包：AIFS、GraphCast和Pangu-Weather模型是通过ECMWF创建的ai-models软件包使用的。
• 计算全球RMSE和平均偏差：描述了如何计算预测技巧的全球均方根误差（RMSE）和平均偏差。
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