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cBottle
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机器学习气候模型展现出潜力但仍需改进
研究人员评估了包括 ACE2-ERA5、NeuralGCM 和 cBottle 在内的多个机器学习模型对均匀海表温度升温的气候响应。这些模型与 NOAA 的地球物理流体动力学实验室 AM4（一个基于物理的通用环流模型）进行了比较。尽管机器学习模型在复制物理模型响应的某些方面（尤其是在降水模式方面）展现出潜力，但在辐射响应和陆地升温等领域也表现出显著偏差，这表明在气候变化应用的样本外泛化能力方面仍需进一步发展。
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Towards accurate extreme event likelihoods from diffusion model climate emulators
研究人员开发了一种使用扩散模型来估计极端天气事件可能性的方法，扩散模型通常用于图像生成。“Climate in a Bottle” (cBottle) 模型可以被引导来模拟热带气旋等特定事件。通过比较引导模拟与未引导模拟的概率密度，科学家们可以量化这些极端事件发生可能性的增加，并提高概率估计的采样效率。