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物理与 AI 的融合，中国科学院大气物理研究所物理耦合图神经网络，提升降水预报技巧

编辑 | ScienceAI大模型时代，纯数据驱动的气象、气候模型效果逐渐追赶甚至赶超数值模式。然而，目前气象、气候大模型也仍然存在不少问题。比如物理一致性不高、辐散风预报效果不好等等，这些问题限制了对于降水等复杂天气气候现象的预测能力。目前，将物理、大气动力与深度学习模型结合成为提升模型能力，解决目前瓶颈问题的一条重要途径。近日，中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队基于地球系统数值模拟装置（寰）的数据和算力支持，从物理变量耦合关系角度出发，结合图神经网络对多变量进行物理软约束，提升了数值模式的降水预报技巧，在物