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　　北京時(shí)間7月22日，國際著(zhù)名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇環(huán)境研究論文稱(chēng)，研究人員研發(fā)出一個(gè)機器學(xué)習模型能進(jìn)行準確的天氣預測和氣候模擬。這一機器學(xué)習模型被命名為NeuralGCM，它能超越部分現有天氣和氣候預測模型，且有望比傳統模型節省大量算力。

　　該論文介紹，一般環(huán)流模型(GCMs)表示了大氣、海洋和陸地的物理過(guò)程，是天氣和氣候預測的基礎，而減少長(cháng)期預報的不確定性以及估算極端天氣事件，是理解氣候緩解和適應的關(guān)鍵。機器學(xué)習模型一直被認為是天氣預測的一種替代手段，且具有節省算力成本的優(yōu)勢，但它們在長(cháng)期預報的表現常常不如一般環(huán)流模型。

　　在本項研究中，美國谷歌研究團隊和合作者設計出機器學(xué)習模型NeuralGCM，這個(gè)模型結合了機器學(xué)習和物理方法，能進(jìn)行中短期天氣預報以及幾十年的氣候模擬。該模型對1-15天預報的準確率能媲美歐洲中期天氣預報中心ECMWF(最好的傳統物理天氣模型之一)的預測結果；對于最多提前10天的預報，NeuralGCM的準確率與現有機器學(xué)習技術(shù)不相上下，有時(shí)甚至更好。

　　同時(shí)，NeuralGCM的氣候模擬準確率與最好的機器學(xué)習和物理方法相當：在NeuralGCM的40年氣候預測中加入海平面溫度后，論文作者發(fā)現模型給出的結果與從ECMWF數據中發(fā)現的全球變暖趨勢一致。此外，NeuralGCM在預測龍卷風(fēng)及其軌跡方面也超過(guò)了已有的氣候模型。

　　論文作者總結認為，這些研究結果共同表明，機器學(xué)習是提升一般環(huán)流模型的一個(gè)可行手段。

　　(記者 孫自法 制作 費璠 視頻來(lái)源施普林格·自然)

責任編輯：【羅攀】