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生成式人工智能扩散模型在气象领域中的研究与应用进展
1
作者
周爽
张金满
+4 位作者
田伟守
陈子轩
冯雪
赵增保
杨元建
《大气科学学报》
北大核心
2025年第3期515-528,共14页
在全球气候变化加剧和极端天气事件频发的背景下,准确预测天气和气候变化变得愈发重要。传统气象模型在模拟复杂大气系统和处理高维数据方面存在局限性,在一定程度上制约了预测的精度和可靠性。近年来,生成式人工智能模型,尤其是扩散模...
在全球气候变化加剧和极端天气事件频发的背景下,准确预测天气和气候变化变得愈发重要。传统气象模型在模拟复杂大气系统和处理高维数据方面存在局限性,在一定程度上制约了预测的精度和可靠性。近年来,生成式人工智能模型,尤其是扩散模型(diffusion model)凭借其强大的生成能力和多模态数据处理能力,在图像合成、自然语言处理等领域取得了显著进展。鉴于其在高质量样本生成和多样性表达方面的优势,研究者开始探索扩散模型在气象领域的应用潜力。本文综述了扩散模型在气象领域的应用现状和前景,重点关注其在降水预报、数据同化、空间降尺度和极端天气事件模拟等关键性任务中的表现。研究表明,扩散模型为处理复杂天气系统提供了新的技术途径,给气象学领域带来了全新的研究范式和技术创新。未来扩散模型有望与传统物理模型深度融合,在天气预报、气候变化预估和极端事件预警等方面发挥重要作用。
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关键词
扩散模型
降水预报
数据同化
空间降尺度
极端天气模拟
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职称材料
题名
生成式人工智能扩散模型在气象领域中的研究与应用进展
1
作者
周爽
张金满
田伟守
陈子轩
冯雪
赵增保
杨元建
机构
河北省气象服务中心
甘肃省气象信息与技术装备保障中心
南京信息工程大学大气物理学院
出处
《大气科学学报》
北大核心
2025年第3期515-528,共14页
基金
中国气象局揭榜挂帅项目(CMAJBGS202209a)
河北省气象局科研开发项目(23zc07)。
文摘
在全球气候变化加剧和极端天气事件频发的背景下,准确预测天气和气候变化变得愈发重要。传统气象模型在模拟复杂大气系统和处理高维数据方面存在局限性,在一定程度上制约了预测的精度和可靠性。近年来,生成式人工智能模型,尤其是扩散模型(diffusion model)凭借其强大的生成能力和多模态数据处理能力,在图像合成、自然语言处理等领域取得了显著进展。鉴于其在高质量样本生成和多样性表达方面的优势,研究者开始探索扩散模型在气象领域的应用潜力。本文综述了扩散模型在气象领域的应用现状和前景,重点关注其在降水预报、数据同化、空间降尺度和极端天气事件模拟等关键性任务中的表现。研究表明,扩散模型为处理复杂天气系统提供了新的技术途径,给气象学领域带来了全新的研究范式和技术创新。未来扩散模型有望与传统物理模型深度融合,在天气预报、气候变化预估和极端事件预警等方面发挥重要作用。
关键词
扩散模型
降水预报
数据同化
空间降尺度
极端天气模拟
Keywords
diffusion model
precipitation forecasting
data assimilation
spatial downscaling
extreme weather simulation
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
生成式人工智能扩散模型在气象领域中的研究与应用进展
周爽
张金满
田伟守
陈子轩
冯雪
赵增保
杨元建
《大气科学学报》
北大核心
2025
0
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