综述：AI天气预报已媲美动力模式，迈向气候预测尚需两项条件

一篇综述论文称，基于大气再分析数据训练的自回归AI模型在临近、中期和次季节至季节尺度上已媲美动力模式，并能以更低成本生成校准良好的集合预报。作者Tom Beucler等人提出，将这类模型扩展到气候尺度仍需满足两项最低要求：外部强迫因子须显式进入模型以支持独立变化干预，且须在包含极端与反事实轨迹的分布外条件下做鲁棒性压力测试。 作者指出，AI可通过只推进目标变量、采用更长步长来缩短求解时间，其降尺度策略也能部分替代显式精细分辨率。综述认为，气候预测的挑战已从初值技巧转向在强迫改变下给出可靠的统计响应。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。