文 ｜中國(guó)氣象局氣象發(fā)展與規(guī)劃院 劉冠州，唐偉

一、引言

根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)發(fā)布的《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018年)》，人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者由數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器，模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)。現(xiàn)階段，隨著計(jì)算機(jī)硬件設(shè)施性能的顯著提升、研究數(shù)據(jù)的大量增長(zhǎng)且存儲(chǔ)成本的大幅降低以及算法的明顯改進(jìn)，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、自主操控等發(fā)展趨勢(shì)。

在人工智能領(lǐng)域，一般包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality,AR）/虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality,VR）七大關(guān)鍵技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning,ML）是一門交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域。它研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為。獲取新知識(shí)或技能，重組現(xiàn)有知識(shí)結(jié)構(gòu)，不斷提高自身性能，是人工智能技術(shù)的核心。常使用并且表現(xiàn)突出的主流機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括兩大類：（1）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、梯度提升樹、極端梯度提升樹等；（2）深度學(xué)習(xí)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度玻爾茲曼機(jī)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等。

隨著氣候變化及其負(fù)面影響的日益加劇，干旱、洪澇等氣象災(zāi)害頻發(fā)且破壞加劇對(duì)人類的生活造成很大影響，提高氣候預(yù)測(cè)的能力也變得愈加重要和急迫，對(duì)氣候預(yù)測(cè)的需求越來(lái)越大。將人工智能應(yīng)用于月—季尺度上的氣候預(yù)測(cè)以及更長(zhǎng)時(shí)間尺度的氣候預(yù)估，是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。人工智氣候預(yù)測(cè)需要海量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，是AI發(fā)展的瓶頸,數(shù)據(jù)決定模型質(zhì)量的上限。隨著對(duì)氣候系統(tǒng)變化機(jī)制的日益深入理解，地球系統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)、再分析資料以及數(shù)值模擬數(shù)據(jù)在過(guò)去40年里飛速增長(zhǎng)，氣候變化科學(xué)數(shù)據(jù)存量越來(lái)越大，存儲(chǔ)類型越來(lái)越豐富。尤其是第五階段國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（Coupled Model Intercomparison Project-Phase 5,CMIP5）和第六階段國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（Coupled Model Intercomparison Project-Phase 6,CMIP6），為氣候變化、氣候預(yù)測(cè)和氣候預(yù)估研究提供了數(shù)千萬(wàn)億字節(jié)量級(jí)的數(shù)據(jù)資源。同時(shí)在高性能計(jì)算機(jī)、“大數(shù)據(jù)”和先進(jìn)算法的支持下，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)蓬勃發(fā)展,為提高氣候預(yù)測(cè)的技巧提供了新的思路和契機(jī)，氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用也在逐漸展開(kāi)。在模式改進(jìn)等特定領(lǐng)域，人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的巨大潛在利益。傳統(tǒng)模式中的不同要素顯示出被人工智能技術(shù)取代或增強(qiáng)的潛力。許多氣候研究人員已經(jīng)采用人工智能方法來(lái)加深對(duì)特定地球系統(tǒng)組成部分的理解，相關(guān)領(lǐng)域涌現(xiàn)了一大批創(chuàng)新性的研究成果，下文將分類詳述。

首先，將著陸試驗(yàn)實(shí)測(cè)的應(yīng)變和緩沖器行程數(shù)據(jù)代入標(biāo)定試驗(yàn)獲得的載荷方程中，計(jì)算出起落架輪軸處承受的結(jié)構(gòu)載荷，包括垂向、航向和側(cè)向結(jié)構(gòu)載荷，繪制出實(shí)測(cè)起落架載荷的時(shí)間歷程曲線見(jiàn)圖3，圖中：Pz、Px和Py分別為右主起的垂向、航向和側(cè)向載荷。

二、氣候模式參數(shù)化改進(jìn)

Krasnopolsky等人2005年提出了一種基于統(tǒng)計(jì)/機(jī)器學(xué)習(xí)和大氣模型中確定性建模的協(xié)同組合的方法。該方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用于模型物理參數(shù)化的精確和快速仿真或統(tǒng)計(jì)近似。它被用于為美國(guó)國(guó)家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research,NCAR）社區(qū)大氣模型開(kāi)發(fā)一個(gè)大氣長(zhǎng)波輻射參數(shù)化的精確和快速近似，這是模型物理中最耗時(shí)的部分。開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真比原始參數(shù)化快兩個(gè)數(shù)量級(jí)到50～80倍。用原始參數(shù)化及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬進(jìn)行的并行10年氣候模擬的比較證實(shí)，這些模擬產(chǎn)生幾乎相同的結(jié)果。Gentine等人2018年提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)流參數(shù)化的新方法，使用一個(gè)具有指定海面溫度的水行星作為概念證明。用氣候模型的超參數(shù)化版本來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中對(duì)流由數(shù)千個(gè)嵌入的二維云解析模型來(lái)解析，對(duì)流的機(jī)器學(xué)習(xí)表示可以巧妙地預(yù)測(cè)對(duì)氣候模擬最重要的超參數(shù)化的對(duì)流加熱、潤(rùn)濕和輻射特征。

Luo等人2007年使用機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯方法來(lái)融合由多個(gè)氣候模型生成的集合季節(jié)性氣候預(yù)報(bào)，以獲得更好的概率性和確定性預(yù)報(bào)。研究給出了兩個(gè)實(shí)例：赤道太平洋海表溫度的季節(jié)預(yù)報(bào)和俄亥俄河流域的降水預(yù)報(bào)。這些預(yù)報(bào)的交叉驗(yàn)證顯示，與來(lái)自氣候模型和氣候預(yù)報(bào)的原始預(yù)報(bào)相比，合并預(yù)報(bào)的均方根誤差和排序概率得分更小，表明確定性和概率性預(yù)報(bào)技能都有所提高。因此，這種方法在季節(jié)性水文預(yù)報(bào)中有很大的應(yīng)用潛力。

三、集合預(yù)報(bào)

氣溶膠—云的相互作用效應(yīng)是氣候模式中不確定性的主要來(lái)源，因此量化不確定性的來(lái)源從而指導(dǎo)研究工作是很重要的。然而，全球氣溶膠模型的計(jì)算費(fèi)用阻礙了對(duì)其輸出進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)分析。Lee等人2013年對(duì)一個(gè)全球三維氣溶膠微物理學(xué)模型進(jìn)行了基于方差的分析，以量化模型估計(jì)的云凝結(jié)核當(dāng)前濃度中參數(shù)不確定性的大小和主要原因。根據(jù)專家的啟發(fā)，確定了28個(gè)模型參數(shù)，基本上涵蓋了所有重要的氣溶膠過(guò)程、排放和氣溶膠大小分布的表示。然后，基于為每個(gè)模型網(wǎng)格單元構(gòu)建的仿真器的蒙特卡羅型采樣，進(jìn)行不確定性分析，在全球范圍內(nèi)改進(jìn)云活性氣溶膠的建模。

在事業(yè)單位的財(cái)務(wù)管理方面，應(yīng)該從事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理中存在的問(wèn)題出發(fā)，完善財(cái)務(wù)管理規(guī)章制度，強(qiáng)化預(yù)算管理和資金控制，改進(jìn)財(cái)務(wù)監(jiān)督體系，以確保事業(yè)單位財(cái)務(wù)管理的規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)化高效化開(kāi)展，為事業(yè)單位整體管理的改進(jìn)完善提供良好的基礎(chǔ)條件。

旱地環(huán)境中的土地退化和沉積物再活化被認(rèn)為是一個(gè)重大的全球環(huán)境問(wèn)題。鑒于目前穩(wěn)定的沙丘系統(tǒng)在氣候變化和人類活動(dòng)壓力增加的情況下有可能重新激活，確定外部擾動(dòng)在驅(qū)動(dòng)地貌響應(yīng)中的作用至關(guān)重要。Buckland等人2019年開(kāi)發(fā)了一種新的方法，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)應(yīng)用于內(nèi)布拉斯加州沙丘歷史再活化—沉積事件的時(shí)間序列，以確定半干旱草原上歷史時(shí)期的沙沉積與外部氣候條件、土地利用和野火發(fā)生之間的關(guān)系。結(jié)果表明，植被生長(zhǎng)和沉積物再沉積事件都可以準(zhǔn)確估計(jì)。單個(gè)因素的敏感性測(cè)試表明，當(dāng)氣候保持在目前的條件下時(shí)，局部強(qiáng)迫(過(guò)度放牧和野火)具有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。然而，主要的影響是氣候引起的干旱。此方法有很大的潛力，可以估計(jì)未來(lái)景觀對(duì)各種潛在脆弱旱地環(huán)境的氣候和土地利用情景的敏感性。

三維模擬屬于前期階段的工程項(xiàng)目，相關(guān)工程設(shè)計(jì)人員需要在模擬系統(tǒng)內(nèi)錄入相關(guān)的工程設(shè)計(jì)參數(shù)，并結(jié)合現(xiàn)有條件將工程建設(shè)的三維模擬圖進(jìn)行呈現(xiàn)，在三維環(huán)境下的工程模擬真實(shí)度更高，對(duì)細(xì)節(jié)的把控更為全面，能夠在施工前期階段對(duì)可能發(fā)生的工程設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行解決，避免施工工程方案與工程設(shè)計(jì)方案不符，確保各個(gè)施工環(huán)節(jié)的一致性，幫助工程施工建設(shè)人員更為有效的了解基礎(chǔ)工程建設(shè)項(xiàng)目。

四、氣候變化影響評(píng)估

準(zhǔn)確估計(jì)珍稀瀕危物種的地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）對(duì)于保護(hù)森林生態(tài)系統(tǒng)和瀕危物種以及為分析過(guò)去和未來(lái)氣候變化對(duì)森林生物量的影響提供有用信息尤為重要。Wu等人2019年使用三個(gè)已開(kāi)發(fā)和兩個(gè)廣泛使用的模型，包括廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generalized Regression Neural Network,GRNN）、成組數(shù)據(jù)處理方法（Group Method of Data Handling,GMDH）、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network,ANN）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine,SVM），來(lái)估計(jì)中國(guó)天然林中刺桐AGB的可行性。結(jié)果表明，這些模型可以利用有限的氣象數(shù)據(jù)解釋AGB的變化，建議使用這些先進(jìn)的模型來(lái)估計(jì)森林的AGB。

在大型數(shù)據(jù)集中檢測(cè)極端事件是氣候科學(xué)研究中的一個(gè)主要挑戰(zhàn)。當(dāng)前極端事件檢測(cè)算法建立在人類根據(jù)相關(guān)物理變量的主觀閾值定義事件的專業(yè)知識(shí)之上。通常，多種相互競(jìng)爭(zhēng)的方法會(huì)在同一數(shù)據(jù)集上產(chǎn)生非常不同的結(jié)果。氣候模擬和觀測(cè)數(shù)據(jù)中極端事件的準(zhǔn)確描述對(duì)于理解氣候變化內(nèi)容中此類事件的趨勢(shì)和潛在影響至關(guān)重要。Liu等人2016年首次將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于氣候極端事件檢測(cè)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一大類模式的高級(jí)表示。在這項(xiàng)工作中，我們開(kāi)發(fā)了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分類系統(tǒng)，并證明了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在處理氣候模式檢測(cè)問(wèn)題中的有效性。結(jié)合基于貝葉斯的超參數(shù)優(yōu)化方案，深度CNN系統(tǒng)在檢測(cè)極端事件方面達(dá)到了89%～99%的準(zhǔn)確度。

大氣環(huán)流模型(General Circulation Models,GCMs)是經(jīng)常用于評(píng)估氣候變化影響的氣候模型，它的分辨率較粗，因此從GCMs獲得的模擬結(jié)果在相對(duì)較小的流域尺度水文過(guò)程中可用性不高。Ghosh和Mujumdar2008年提出了一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)和相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine,RVM)的統(tǒng)計(jì)降尺度方法，以使用GCM模擬的氣候變量模擬季風(fēng)期(6月、7月、8月、9月)流域尺度的徑流。由美國(guó)氣象環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers For Environmental Prediction,NCEP)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)聯(lián)合制作的再分析數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練模型，以建立徑流和氣候變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。由此獲得的關(guān)系用于預(yù)測(cè)GCM模擬的未來(lái)徑流。統(tǒng)計(jì)方法包括主成分分析、模糊聚類和RVM。不同的核函數(shù)用于比較目的。該模型被應(yīng)用于印度的馬哈納迪河流域。將使用RVM獲得的結(jié)果與最先進(jìn)的支持向量機(jī)(SVM)的結(jié)果進(jìn)行比較，以展示RVMs相對(duì)于SVMs的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)展中國(guó)家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高被認(rèn)為在減貧中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。但在世界大部分地區(qū)，這種生產(chǎn)率仍然沒(méi)有得到很好的衡量，這阻礙了評(píng)估和瞄準(zhǔn)提高生產(chǎn)率干預(yù)措施的努力。Burke和Lobell在2017年使用高分辨率衛(wèi)星圖像，結(jié)合從肯尼亞數(shù)千塊小農(nóng)土地上收集的田間數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)森林等方法估計(jì)了非洲小農(nóng)的田間產(chǎn)量變化。結(jié)果表明該方法對(duì)衡量具體干預(yù)措施的影響、描述收益差距的來(lái)源和規(guī)模以及開(kāi)發(fā)針對(duì)非洲小農(nóng)戶的金融產(chǎn)品都有潛在能力。

Goyal等人2014年研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、最小二乘支持向量回歸(Least Squares - Support Vector Regression,LS-SVR)、模糊邏輯和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)技術(shù)在提高亞熱帶氣候下日蒸發(fā)量估計(jì)準(zhǔn)確性方面的能力。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，模糊邏輯和最小二乘支持向量回歸方法可以成功地應(yīng)用于從現(xiàn)有氣候資料模擬日蒸發(fā)過(guò)程，機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)方法。

干旱是水循環(huán)的間歇性干擾，深刻影響著陸地碳循環(huán)。然而，耦合的水循環(huán)和碳循環(huán)對(duì)干旱的響應(yīng)和潛在的機(jī)制仍然不清楚。Yang等人2016年提供了第一個(gè)全球綜合的干旱對(duì)生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率影響的數(shù)據(jù)WUE(Water Use Efficiency)。使用數(shù)據(jù)自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建兩個(gè)觀測(cè)WUE數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)WUE對(duì)干旱的反應(yīng)在干旱(WUE隨著干旱而增加)和半干旱/半濕潤(rùn)生態(tài)系統(tǒng)(WUE隨著干旱而減少)之間形成對(duì)比，這歸因于生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程對(duì)水文氣候條件變化的不同敏感性。干旱生態(tài)系統(tǒng)的WUE變率主要受物理過(guò)程(即蒸發(fā))控制，而半干旱/半濕潤(rùn)地區(qū)的WUE變率主要受生物過(guò)程(即同化)調(diào)節(jié)。同時(shí)多年來(lái)水文氣候條件的變化會(huì)加劇干旱對(duì)WUE的影響。結(jié)果表明，未來(lái)的干旱事件，加上氣候變率的增加，將進(jìn)一步威脅半干旱/半濕潤(rùn)生態(tài)系統(tǒng)，并可能導(dǎo)致生物群落重組，首先是低生產(chǎn)力和高水分敏感性的草地。

左岸高程600m以下為陡壁，地下水位略高于金沙江水位，埋深30m。巖體透水率總體上隨埋深增加，透水率逐漸減小，且具有一定的分帶性。巖體以弱透水為主，弱卸荷或弱風(fēng)化巖體透水率一般大于5Lu，相對(duì)隔水層頂板埋深在67～100m。

在歷史全球平均溫度數(shù)據(jù)上，在線學(xué)習(xí)算法的平均預(yù)測(cè)損失幾乎與事后表現(xiàn)最好的氣候模型相匹配。此外，它的性能超過(guò)了平均模型預(yù)測(cè)，這是氣候科學(xué)的默認(rèn)做法，中值預(yù)測(cè)和最小二乘線性回歸。通過(guò)對(duì)2098年的氣候模型預(yù)測(cè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。使用任何一個(gè)氣候模型的預(yù)測(cè)來(lái)模擬標(biāo)簽，發(fā)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)算法相對(duì)于其他氣候模型和技術(shù)顯著提高了性能。同時(shí)針對(duì)非洲、歐洲和北美的特定地理區(qū)域進(jìn)行了IPCC全球氣候模型溫度預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。在年度和月度時(shí)間尺度的歷史數(shù)據(jù)上，以及在未來(lái)的模擬中，學(xué)習(xí)算法通常優(yōu)于每個(gè)地區(qū)的最佳氣候模型和線性回歸。值得注意的是，學(xué)習(xí)算法始終優(yōu)于當(dāng)前基準(zhǔn)模型的平均預(yù)測(cè)。

五、氣候數(shù)據(jù)集改進(jìn)

淡水資源具有很高的社會(huì)相關(guān)性，在當(dāng)前氣候變化的背景下，了解其過(guò)去的可變性對(duì)于水資源管理至關(guān)重要。Ghiggi等人2019年進(jìn)行了了1902年至2014年期間全球網(wǎng)格月徑流的重建。徑流觀測(cè)用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法基于來(lái)自大氣再分析的前期降水和溫度來(lái)預(yù)測(cè)月徑流率。這種重建的準(zhǔn)確性通過(guò)交叉驗(yàn)證進(jìn)行評(píng)估，并與大型河流流域的獨(dú)立流量觀測(cè)值進(jìn)行比較。與13個(gè)最先進(jìn)的全球水文模型徑流模擬的集合相比，所提供的數(shù)據(jù)集與徑流觀測(cè)值的一致性更好，使其成為大規(guī)模水文氣候過(guò)程研究、水資源評(píng)估以及評(píng)估和完善現(xiàn)有水文模型的理想候選。

在過(guò)去的20年里，大量的研究采用了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感信息降水量估算的產(chǎn)品(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks ,PERSIANN)。目前，PERSIANN提供了幾種基于不同空間和時(shí)間尺度的不同算法的降水產(chǎn)品。Nguyen等人2018年概述了可用的PERSIANN降水反演算法及其差異，使用氣候預(yù)測(cè)中心基于統(tǒng)一規(guī)范的分析作為基準(zhǔn)，在不同的空間和時(shí)間尺度上對(duì)美國(guó)可用的業(yè)務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行了評(píng)估，挖掘PERSIANN產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和局限性，并提出了未來(lái)將通過(guò)進(jìn)一步整合深度學(xué)習(xí)算法改進(jìn)該數(shù)據(jù)集。

全球歷史氣候網(wǎng)絡(luò)每日數(shù)據(jù)庫(kù)包含全球各地氣象站的每日最高和最低溫度等變量。如果不考慮由于收集觀測(cè)值的時(shí)間造成的偏差，基于每日最低和最高溫度的氣候匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)將是不準(zhǔn)確的。Rischard等人2018年提出了一種新的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題：通過(guò)從附近記錄每小時(shí)溫度的站點(diǎn)信息來(lái)估算測(cè)量位置的每小時(shí)溫度，然后可以使用這些信息來(lái)創(chuàng)建溫度極值的準(zhǔn)確匯總。關(guān)鍵的困難是溫度曲線的這些插補(bǔ)必須滿足落在觀察到的每日最小值和最大值之間的限制，并且在24小時(shí)內(nèi)至少達(dá)到一次這些值，通過(guò)開(kāi)發(fā)一個(gè)時(shí)空高斯過(guò)程模型，用于輸入來(lái)自附近站點(diǎn)的每小時(shí)測(cè)量值，然后開(kāi)發(fā)一種新穎且易于實(shí)現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法，用于從滿足上述約束的后驗(yàn)分布中進(jìn)行采樣。結(jié)果顯示，插補(bǔ)的溫度很好地恢復(fù)了隱藏的溫度而且該模型可以利用數(shù)據(jù)中包含的信息來(lái)推斷每天測(cè)量的時(shí)間。

過(guò)去一個(gè)世紀(jì)，特別是最近二十年，降水特征發(fā)生了前所未有的變化，這給社會(huì)帶來(lái)了嚴(yán)重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，如水文氣象極端事件，特別是洪水和干旱。這些變化的根源在于不斷變化的氣候條件，然而，它的威脅性影響只能通過(guò)十年降水預(yù)測(cè)(Decadal Precipitation Predictions ,DPPs)的規(guī)劃來(lái)處理。由于降水預(yù)測(cè)的復(fù)雜性，DPP代表了一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的前景。由于有限的技術(shù)和粗糙的空間分辨率，由大氣環(huán)流模式(GCMs)提供的DPPs不能直接用于影響評(píng)估。Salvi等人2017年基于九個(gè)GCM量化美國(guó)大陸DPPs的季節(jié)性和區(qū)域性平均技能，通過(guò)應(yīng)用基于線性和核回歸的統(tǒng)計(jì)降尺度方法來(lái)解決與有限技能和分辨率相關(guān)的問(wèn)題。這兩種統(tǒng)計(jì)方法都顯示出相對(duì)于原始GCM數(shù)據(jù)的改進(jìn)，特別是在長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)特性和不確定性方面。

針對(duì)訓(xùn)練科目制定合理崗位標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)大練兵流程，同時(shí)理論結(jié)合實(shí)際，在訓(xùn)練課目中加強(qiáng)對(duì)崗位標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的培訓(xùn)與考核，通過(guò)規(guī)范崗位大練兵培養(yǎng)隊(duì)員處理應(yīng)急事件的正確行為，保證隊(duì)員自身安全的同時(shí)也提高了隊(duì)員的應(yīng)急反應(yīng)與處置能力。

六、氣候預(yù)測(cè)

（一）遙相關(guān)預(yù)測(cè)

Chattopadhyay等人2013年提出了一種基于自組織映射(Self-Organizing Map,SOM)算法的非線性聚類技術(shù)，用于識(shí)別馬登-朱利安振蕩（Madden Julian Oscillation, MJO）在其生命周期中的水平和垂直結(jié)構(gòu)。MJO的SOM描述不需要季節(jié)內(nèi)帶通濾波或主導(dǎo)模式的選擇。SOM基于所選變量的狀態(tài)相似性來(lái)定義MJO階段。由SOM定義的給定MJO階段的降雨相關(guān)變量的空間模式不同于其他階段的模式。與其他MJO診斷方法相比，SOM具有其獨(dú)特的特征，是提取MJO信號(hào)的可靠且有用的工具。

整個(gè)熱帶地區(qū)的地表溫度變化表現(xiàn)出不同程度的空間一致性，然而這種一致性還沒(méi)有得到很好的描述。大面積地理區(qū)域同時(shí)出現(xiàn)的多年高溫異常有可能對(duì)糧食生產(chǎn)和社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。Yang等人2019年通過(guò)對(duì)過(guò)去六十年廣泛溫度測(cè)量之間的相關(guān)性進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)70年代后期發(fā)生了重大變化。兩個(gè)空間集群合并為一個(gè)主導(dǎo)的空間集群，因此，大多數(shù)熱帶陸地區(qū)域同時(shí)經(jīng)歷較暖的年份，確定了與太平洋年代際濤動(dòng)(Pacific Decadal Oscillation ,PDO)的陸地?zé)釒?lián)系。

Liess等人2017年提出沃克環(huán)流與北半球極地地區(qū)的溫帶波有關(guān)，在北半球冬季，這些波從中亞向東南傳播到西太平洋暖池。波動(dòng)模式類似于東大西洋—西俄羅斯模式，并影響厄爾尼諾—南方濤動(dòng)(El Ni?o-Southern Oscillation ,ENSO)區(qū)域。西西伯利亞平原和ENSO兩個(gè)活動(dòng)中心之間的三極模式表明，ENSO相對(duì)于全球海平面氣壓(Sea Level Pressure ,SLP)的背景狀態(tài)與西西伯利亞平原有顯著的負(fù)相關(guān)。由ENSO的兩個(gè)作用中心的總和定義的與背景狀態(tài)的相關(guān)性高于單獨(dú)與任一ENSO中心的每一個(gè)成對(duì)相關(guān)性。這些中心由檢測(cè)具有相似特征區(qū)域的聚類算法來(lái)定義。

厄爾尼諾/南方濤動(dòng)(ENSO)的變化與一系列區(qū)域極端氣候和生態(tài)系統(tǒng)影響有關(guān)。因此，穩(wěn)健的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)對(duì)于管理政策反應(yīng)將是有價(jià)值的。但是，盡管經(jīng)過(guò)幾十年的努力，提前一年以上預(yù)測(cè)ENSO事件仍然是個(gè)問(wèn)題。Ham等人2019年研究表明，采用深度學(xué)習(xí)方法的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型可以在長(zhǎng)達(dá)一年半的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生熟練的ENSO預(yù)測(cè)。為了避開(kāi)有限數(shù)量的觀察數(shù)據(jù)，該研究首先在歷史模擬上使用遷移學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network ,CNN)，隨后重新分析1871～1973年。在1984年至2017年的驗(yàn)證期間，CNN模型的Nino3.4指數(shù)的全季節(jié)相關(guān)技能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于當(dāng)前最先進(jìn)的動(dòng)力預(yù)報(bào)系統(tǒng)。CNN模式在預(yù)測(cè)海面溫度的詳細(xì)帶狀分布方面也更好，克服了動(dòng)力預(yù)測(cè)模式的弱點(diǎn)。熱圖分析表明，CNN模型使用物理上合理的前兆來(lái)預(yù)測(cè)ENSO事件。因此，CNN模型是預(yù)測(cè)ENSO事件和分析其相關(guān)復(fù)雜機(jī)制的有力工具。

（二）極端氣候預(yù)測(cè)

目前，地表吸收的太陽(yáng)能有一半以上用于蒸發(fā)水分。氣候變化預(yù)計(jì)會(huì)加劇水文循環(huán)并改變蒸散量，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)、區(qū)域和全球氣候的反饋產(chǎn)生影響。蒸散量的變化在全球范圍內(nèi)缺乏直接的觀測(cè)約束，陸地水循環(huán)的變化、氣候變化和可變性影響的關(guān)鍵診斷標(biāo)準(zhǔn)仍然不確定。Jung等人2010年提供了一個(gè)從1982年到2008年全球陸地蒸散的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的估計(jì)，整合使用了全球監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)、氣象和遙感觀測(cè)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此外，使用基于過(guò)程的陸面模式集合評(píng)估了同一時(shí)期的蒸散變化。

雙語(yǔ)教育對(duì)于我們來(lái)說(shuō)是個(gè)機(jī)會(huì)又是個(gè)挑戰(zhàn)，任務(wù)很艱巨，對(duì)于未來(lái)電子信息工程專業(yè)的雙語(yǔ)教學(xué)有幾點(diǎn)建議：(1)學(xué)校加大支持力度。(2)找到雙語(yǔ)課程所在總體專業(yè)課程中的比例。(3)針對(duì)不同的學(xué)生設(shè)置不同的教學(xué)任務(wù)。因此我們雙語(yǔ)教學(xué)道路還很漫長(zhǎng)。

一個(gè)完善、運(yùn)行良好的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)不僅能夠幫助企業(yè)規(guī)避相關(guān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高投資、籌資的效率，更是企業(yè)內(nèi)部審計(jì)體系中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)和內(nèi)部審計(jì)系統(tǒng)兩者相輔相成，具有緊密的協(xié)同效應(yīng)。

對(duì)未來(lái)干旱的預(yù)測(cè)是評(píng)估干旱事件對(duì)重要水資源、農(nóng)業(yè)、生態(tài)系統(tǒng)和水文的不利后果的有效緩解工具。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)這些目的的有希望的原則，因?yàn)樗鼈冃枰^少的開(kāi)發(fā)時(shí)間、最少的輸入，并且比動(dòng)態(tài)或物理模型相對(duì)簡(jiǎn)單。Deo和 Sahin2015年使用1957～2008年訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)和2009～2011年期間預(yù)測(cè)的月度干旱指數(shù)，驗(yàn)證了一種計(jì)算簡(jiǎn)單、快速和有效的非線性深度學(xué)習(xí)算法，稱為極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine ,ELM),用于預(yù)測(cè)澳大利亞?wèn)|部的有效干旱指數(shù)。預(yù)測(cè)指標(biāo)證明了ELM在所有測(cè)試點(diǎn)優(yōu)于ANN模型的性能。此外，ELM模型的學(xué)習(xí)速度比ANN模型快32倍，訓(xùn)練速度比ANN模型快6.1倍。ELM模型對(duì)干旱持續(xù)時(shí)間和嚴(yán)重程度的預(yù)測(cè)能力得到了提高，所以ELM是預(yù)測(cè)干旱及其相關(guān)特性的更快捷的工具。

降水不足引發(fā)的干旱受溫度和蒸發(fā)蒸騰等各種環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致缺水和作物歉收問(wèn)題。在Park等人2016年的研究中，來(lái)自中分辨率成像光譜儀和熱帶降雨測(cè)量衛(wèi)星傳感器的16個(gè)基于遙感的干旱因素被用于監(jiān)測(cè)美國(guó)不同氣候區(qū)域 2000～2012 年生長(zhǎng)季節(jié)的氣象和農(nóng)業(yè)干旱，時(shí)間尺度為1～12個(gè)月的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)分別用作氣象和農(nóng)業(yè)干旱的參考數(shù)據(jù)。通過(guò)隨機(jī)森林、增強(qiáng)回歸樹等機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)16個(gè)基于遙感的干旱因素與現(xiàn)場(chǎng)參考數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行建模，這些方法在許多回歸任務(wù)中被證明是穩(wěn)健和靈活的。結(jié)果表明，隨機(jī)森林產(chǎn)生了最好的性能用于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)預(yù)測(cè)。

這些年來(lái)，我一直在外面漂泊，經(jīng)過(guò)許多風(fēng)風(fēng)雨雨，依然孤身一人。兩年前我有一個(gè)女朋友，但她為了自己的理想遠(yuǎn)渡重洋到他鄉(xiāng)。離別時(shí)，她曾對(duì)我說(shuō)，過(guò)些時(shí)日會(huì)回到我身邊與我長(zhǎng)相廝守。我很愛(ài)她，為了珍惜這份得來(lái)不易的感情，一個(gè)人在老地方苦苦地等了兩年還不見(jiàn)她回來(lái)，也沒(méi)有半點(diǎn)她的消息。我相信她一定會(huì)遵守諾言回到我身邊。從見(jiàn)到你的第一眼起，我發(fā)現(xiàn)你跟我女朋友長(zhǎng)得很像。備受相思煎熬的我常把你當(dāng)作我的女朋友，跟你在一起的時(shí)候感覺(jué)就像跟女朋友在一起，消除了內(nèi)心世界里的一切痛苦相思！我知道這樣對(duì)你很不公平，可是我無(wú)法拒絕你的美。

氣候模型是復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，由氣象學(xué)家、地球物理學(xué)家和氣候科學(xué)家設(shè)計(jì)，并作為計(jì)算機(jī)模擬運(yùn)行，以預(yù)測(cè)氣候。來(lái)自世界各地不同實(shí)驗(yàn)室的20個(gè)全球氣候模型的預(yù)測(cè)差異很大，這些模型為政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)提供信息。給定來(lái)自20個(gè)IPCC全球氣候模型的溫度預(yù)測(cè)，以及超過(guò)100年的歷史溫度數(shù)據(jù)，Monteleoni等人2011年用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)觀測(cè)序列進(jìn)行建模，其中當(dāng)前最佳氣候模型作為隱變量。

就這樣，他們和我見(jiàn)了面。見(jiàn)面之后，他們覺(jué)得我不僅有知識(shí)有學(xué)問(wèn)，還具備良好的修養(yǎng)，更難能可貴的是我才剛剛24歲，而且家境貧寒急需用錢。他們認(rèn)為我會(huì)是一個(gè)稱職的“代孕媽媽”。而我得知了陳清夫婦的坎坷遭遇，看著這對(duì)經(jīng)歷了太多磨難的夫妻飽含希冀的眼神，不禁欣然同意為他們?cè)杏⒆印?/p>

Belayneh等人2016年探討了耦合機(jī)器學(xué)習(xí)模型和集成技術(shù)預(yù)測(cè)埃塞俄比亞阿瓦什河流域干旱狀況的能力，探索了小波變換與自舉和增強(qiáng)集成技術(shù)開(kāi)發(fā)可靠的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸模型用于干旱預(yù)測(cè)的潛力。小波分析被證明可以改善干旱預(yù)測(cè)并改善所有模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

（三）中國(guó)區(qū)域氣候預(yù)測(cè)應(yīng)用

夏季降水的季節(jié)預(yù)報(bào)對(duì)減少區(qū)域性災(zāi)害至關(guān)重要，但目前預(yù)報(bào)水平較低。Wang等人2021年基于中國(guó)科學(xué)院靈活全球海洋—大氣—陸地系統(tǒng)有限體積2代版本模式(Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System Model finite volume version 2,FGOALS-f2)動(dòng)力預(yù)報(bào)模式的環(huán)流場(chǎng)，開(kāi)發(fā)了一種動(dòng)力和機(jī)器學(xué)習(xí)混合(Dynamical and Machine Learning hybrid,MLD)的中國(guó)夏季降水季節(jié)預(yù)報(bào)方法。通過(guò)為三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇最佳超參數(shù)以獲得最佳擬合和最小過(guò)擬合，隨機(jī)森林和梯度增強(qiáng)回歸樹方法的集合均值顯示出以異常相關(guān)系數(shù)衡量的最高預(yù)測(cè)能力。該技能在歷史交叉驗(yàn)證期(1981～2010年)的平均值為0.34，在獨(dú)立預(yù)測(cè)的10年期(2011～2020年)的平均值為0.20，顯著提高了400%的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)能力。減少過(guò)擬合和使用最佳動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)在MLD方法的應(yīng)用中都很重要，對(duì)這些方法的深入分析值得進(jìn)一步研究。

與我國(guó)旱澇災(zāi)害密切相關(guān)的降水變化，每年影響著數(shù)十億人。然而，比天氣預(yù)報(bào)難度更大的次季節(jié)預(yù)報(bào)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)仍是氣象服務(wù)的一個(gè)空白領(lǐng)域。為了提高中國(guó)降水的次季節(jié)預(yù)測(cè)精度，Wang等人2021年引入了機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提前2～6周對(duì)中國(guó)降水進(jìn)行預(yù)測(cè)，使用一種稱為局部線性回歸的非線性回歸模型和多任務(wù)特征選擇(Local Linear Regression together with Multitask Feature Selection ,MultiLLR)模型，選擇21個(gè)氣象要素作為候選預(yù)報(bào)因子來(lái)整合不同的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。該方法通過(guò)多任務(wù)特征選擇過(guò)程，自動(dòng)剔除無(wú)關(guān)預(yù)測(cè)因子，建立預(yù)測(cè)方程。該方法可為中國(guó)降水的次季節(jié)預(yù)測(cè)提供有效的指導(dǎo)。通過(guò)在MultiLLR模型中加入另外三個(gè)因子，即北極濤動(dòng)指數(shù)、西北太平洋季風(fēng)指數(shù)和西北太平洋副熱帶高壓指數(shù)，發(fā)現(xiàn)北極濤動(dòng)能指數(shù)最大程度地提高對(duì)中國(guó)降水的預(yù)報(bào)能力，其次是西北太平洋副熱帶高壓指數(shù)。此外，該模式和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心CFSv2模式的集合可以將CFSv2對(duì)中國(guó)降水的次季節(jié)預(yù)報(bào)技術(shù)提高近40%。這一工作表明，MultiLLR模式將有助于我國(guó)次季節(jié)降水的預(yù)測(cè)。

長(zhǎng)江流域的中下游是中國(guó)人口最稠密的地區(qū)之一，洪水頻繁。He等人2021年采用預(yù)測(cè)因子重要性分析模型對(duì)預(yù)測(cè)因子進(jìn)行分類和篩選，并采用五種方法(多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)、決策樹(Decision Tree,DT)、隨機(jī)森林(Random Forest,RF)、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN))對(duì)長(zhǎng)江流域中下游夏季降水的年際變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。八個(gè)氣候模型的預(yù)測(cè)被用于比較。在五種測(cè)試方法中，RF顯示出最好的預(yù)測(cè)能力。當(dāng)從冬季開(kāi)始預(yù)測(cè)時(shí)，RF、DT和氣候模型都顯示出比早春更高的預(yù)測(cè)技能，并且RF、DT和MLR方法都顯示出比數(shù)值氣候模型更好的預(yù)測(cè)技能。缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)是限制機(jī)器學(xué)習(xí)方法性能的一個(gè)因素。未來(lái)的研究應(yīng)該使用深度學(xué)習(xí)方法，充分利用海洋、陸地、海冰和其他因素的潛力，進(jìn)行更準(zhǔn)確的氣候預(yù)測(cè)。

Fan等人2023年使用基于深度學(xué)習(xí)的堆疊式自動(dòng)編碼器進(jìn)行非線性降尺度，以在早期壓縮氣候變量的自由度。研究從中國(guó)東部四個(gè)地區(qū)的夏季降水中提取氣候因子特征，從中識(shí)別出影響各地區(qū)夏季降水的關(guān)鍵氣候因子。在此基礎(chǔ)上，采用包括機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的隨機(jī)森林在內(nèi)的多種回歸方法，構(gòu)建各區(qū)域關(guān)鍵氣候預(yù)測(cè)因子的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)模型參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的敏感性試驗(yàn)，確定了最佳模型參數(shù)。幾年的預(yù)報(bào)表明，該方法對(duì)中國(guó)東部降水的預(yù)報(bào)有很高的技巧，特別是在中國(guó)南方。結(jié)果表明，該模型在區(qū)域預(yù)測(cè)中的異常一致性優(yōu)于主流模式。與主流模式相比，華南地區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果可提高10%以上。該方法在中國(guó)東部夏季降水預(yù)測(cè)中具有良好的應(yīng)用前景。

盡管近年來(lái)取得了重大進(jìn)展，但中國(guó)季節(jié)性降水的預(yù)報(bào)技術(shù)仍然有限。Jin等人2022年開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的中國(guó)季節(jié)性降水統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型。使用同期大氣環(huán)流數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)季節(jié)性降水的分布。首先，用幾個(gè)大氣環(huán)流模型(GCM)的回報(bào)結(jié)果對(duì)其進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，對(duì)測(cè)試集的評(píng)估表明，預(yù)訓(xùn)練的模型基本上可以再現(xiàn)GCM預(yù)測(cè)的降水，其異常模式相關(guān)系數(shù)(Pattern Correlation Coefficients,PCCs)大于0.80。然后，利用ECMWF再分析資料(ECMWF Reanalysis v5,ERA5)資料和中國(guó)區(qū)域網(wǎng)格降水觀測(cè)資料進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，進(jìn)一步修正模型中的系統(tǒng)誤差。結(jié)果表明，以再分析得到的大氣環(huán)流場(chǎng)作為輸入，該混合模式對(duì)中國(guó)的季節(jié)降水模擬效果較好，PCC達(dá)到0.71。此外，還評(píng)估了使用GCMs預(yù)測(cè)的環(huán)流場(chǎng)作為輸入的結(jié)果?？偟膩?lái)說(shuō)，與原始的GCM輸出相比，建議的模型在1～4個(gè)月的時(shí)間內(nèi)將中國(guó)的PCC提高了0.10～0.13。這種深度學(xué)習(xí)模型在過(guò)去兩年中已被中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心用于為中國(guó)夏季降水預(yù)測(cè)提供指導(dǎo)，并且表現(xiàn)非常好。

七、結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。通過(guò)人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和計(jì)算能力，對(duì)不同的氣候數(shù)據(jù)類型使用最為匹配的算法，捕捉氣候大數(shù)據(jù)的潛在特征，通過(guò)人工智能模型訓(xùn)練可以獲得最佳的預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)上文的梳理可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外的大量專家學(xué)者都已取得顯著的研究進(jìn)展。

但目前人工智能氣候預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性、預(yù)測(cè)產(chǎn)品多樣化與精細(xì)化需求等方面還需進(jìn)一步的提高。第一，需要與更多的氣候模式產(chǎn)品相結(jié)合，比如區(qū)域氣候模式產(chǎn)品和大氣環(huán)流模式產(chǎn)品等，進(jìn)一步提高人工智能氣候預(yù)測(cè)產(chǎn)品的時(shí)空分辨率，進(jìn)而提升氣候遙相關(guān)、極端氣候、集合預(yù)報(bào)等氣候預(yù)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量。第二，需要在氣候預(yù)測(cè)中引入隨著人工智能技術(shù)發(fā)展而更為成熟、先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法，進(jìn)一步拓寬升級(jí)人工智能氣候預(yù)測(cè)的技術(shù)數(shù)字工具箱，提高氣候預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

總的來(lái)說(shuō)，人工智能在氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域大有可為，應(yīng)將人工智能充分融入氣候預(yù)測(cè)，進(jìn)一步提升氣候預(yù)測(cè)技術(shù)和能力，以幫助人類更好地應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的區(qū)域、全球的氣候變化和極端氣候事件。