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編輯|ScienceAI大模型時代,純數據驅動的氣象、氣候模型效果逐漸追趕甚至趕超數值模式。然而,現有的氣象氣候大模型仍存在一些問題。例如,模型中的物理一致性還不夠高,這導致了對於複雜的天氣氣候現像如降水的預測能力受限。另外,輻散風的預報效果也不盡人意。這些問題需要進一步的研究和改進,以提高模型的預測精度和可靠性。目前,將物理、大氣動力與深度學習模式結合,是解決瓶頸問題的重要途徑。近日,中國科學院大氣物理研究所黃剛研究員團隊基於地球系統數值模擬裝置(寰)的數據和算力支持,從物理變量耦合關係角

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