人工智能与陆面过程模拟
编号：597
稿件编号：19 访问权限：仅限参会人
更新：2025-04-01 08:40:23
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特邀报告
报告开始：2025年04月19日 08:50 （Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会议：[S1-2] 专题1.2 人工智能在气候研究中的应用 » [S1-2] 专题1.2 人工智能在气候研究中的应用
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摘要
人工智能被广泛应用于地球系统模式的发展。作为地球系统模式的核心组成部份，陆面过程模式对陆面过程的模拟能力及合理性极大地影响天气预报与气候预测的准确性。本次报告将从两个方面阐述人工智能在改进陆面过程模拟中的重要作用：(1) 算法：从因果约束、守恒约束和数值预报信息三个角度发展物理约束的深度学习算法；(2) 应用：基于发展的算法，从陆-气尺度转换、陆面过程建模等方面改进我国自主研发的通用陆面模式CoLM。我们期待融合物理信息的人工智能方法可以突破传统陆面过程模式中的难题，改进业务应用中天气预报和气候预测的性能。
关键字
Deep Learning,Land Surface Modeling
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