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人工智能在氣候建模中的機遇和局限

導(dǎo)讀 地球系統(tǒng)模型是定量描述地球物理狀態(tài)和(例如在氣候模型背景下)預(yù)測地球在人類活動影響下未來可能發(fā)生的變化的最重要工具。由德國波茨坦地球

地球系統(tǒng)模型是定量描述地球物理狀態(tài)和(例如在氣候模型背景下)預(yù)測地球在人類活動影響下未來可能發(fā)生的變化的最重要工具。由德國波茨坦地球科學(xué)研究中心 (GFZ) 的 Christopher Irrgang 領(lǐng)導(dǎo)的國際團隊現(xiàn)在對日益使用的人工智能 (AI) 方法如何幫助改進這些預(yù)測以及這兩種方法的局限性進行了調(diào)查。Nature Machine Intelligence雜志的一篇 Perspectives 文章。一個關(guān)鍵建議:將兩種方法合并為一種自學(xué)的“神經(jīng)地球系統(tǒng)建模”。

地球作為一個系統(tǒng) - 一個挑戰(zhàn)

地球的發(fā)展是許多因素的復(fù)雜相互作用,包括具有動植物群的地表、具有生態(tài)系統(tǒng)的海洋、極地地區(qū)、大氣、碳循環(huán)和其他生物地球化學(xué)循環(huán)、輻射過程。因此,研究人員談到地球系統(tǒng)。

有這么多相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域和影響因素,預(yù)測未來情景是一項巨大的挑戰(zhàn),例如在氣候變化研究的背景下。“近年來,這里取得了巨大進展,”該研究的主要作者、GFZ“地球系統(tǒng)建模”部分的博士后研究員 Christopher Irrgang 說。例如,最近發(fā)布的 IPCC 第六次評估報告比以往任何時候都更詳細地總結(jié)了我們目前對各種溫室氣體排放情景的未來影響的了解。

該報告一方面依賴于地球系統(tǒng)觀測和測量中越來越全面和詳細的發(fā)現(xiàn),以評估過去的變暖及其影響,例如極端事件增加的形式,另一方面依賴于大量的模擬使用最先進的地球系統(tǒng)模型 (ESM) 進行。

經(jīng)典地球系統(tǒng)建模取得重大進展

經(jīng)典地球系統(tǒng)模型基于眾所周知和鮮為人知的物理定律。在數(shù)學(xué)和數(shù)值方法的幫助下,系統(tǒng)在未來時間的狀態(tài)是根據(jù)對系統(tǒng)當(dāng)前或過去時間的已知狀態(tài)來計算的。

近幾十年來,基礎(chǔ)模型不斷改進:可以考慮數(shù)量空前的地球子系統(tǒng)和過程,包括——在某種程度上——云的影響等復(fù)雜的關(guān)鍵過程。例如,它們可以準(zhǔn)確地追蹤自數(shù)據(jù)收集開始以來全球平均溫度的發(fā)展,這證明了它們的性能。今天,還可以得出關(guān)于氣候變化在區(qū)域?qū)用嫔系挠绊懙慕Y(jié)論。

限制

然而,代價是日益復(fù)雜的 ESM 需要大量的計算資源。盡管有這種發(fā)展,但即使是最新模型的預(yù)測也包含不確定性。例如,他們往往低估極端事件的強度和頻率。研究人員擔(dān)心地球的某些子系統(tǒng)可能會發(fā)生突然的變化,即氣候系統(tǒng)中所謂的傾斜元素,經(jīng)典建模方法無法準(zhǔn)確預(yù)測。許多關(guān)鍵過程,例如土地利用類型或水和養(yǎng)分的可用性,(還)不能很好地表示。

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