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Western North Pacific Tropical Cyclone Intensity and ENSO
Western North Pacific Tropical Cyclone Intensity and ENSO
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物理约束AI框架增强全球热带气旋预报
研究人员开发了Tianmu-TC，一个新颖的、用于全球热带气旋预报的物理约束生成式AI框架。该系统在西北太平洋数据上进行训练，旨在通过生成具有较低不确定性的可控输出来提高预报的可靠性。实验表明，Tianmu-TC在准确性和计算效率方面均优于已有的气象AI模型以及ECMWF等权威数值天气预报系统，覆盖了不同的洋盆和挑战性场景。
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AI模型结合可解释性洞察预测2026年中国中部干旱
华中科技大学的研究人员开发了一个能够预测季节性降水异常的深度学习模型。该模型将动力环流预测转化为降水估算，并持续预测2026年夏季中国中部将出现干旱异常。研究利用层级相关性传播（LRP）将北风确定为该预测的主要驱动因素，为AI得出的气候预测提供了物理上可解释的解释。