气候变化领域集成服务门户

2021年9月9日，美国国家科学基金会（NSF）宣布成立人工智能与物理地球学习（Center for Learning the Earth with Artificial Intelligence and Physics, LEAP）中心，将融合气候科学和数据科学，以缩小气候建模中的不确定性范围，提供更精确和可操作的气候预测。该中心将由哥伦比亚大学等大学与国家大气研究中心（NCAR）、美国国家航空航天局（NASA）戈达德空间研究中心（GISS）合作领导。

LEAP中心的工作重点为基于NCAR的通用地球系统模式（Community Earth System Model, CESM），利用耦合器协同大气、海洋、陆地、海冰和冰盖等分量模式进行气候模拟。大气、海洋、陆地、海冰和冰盖等分量过程相互作用并相互影响，这对于准确预测未来气候将如何变化至关重要。CESM受限于其对地球系统中某些难以模拟的复杂物理过程的表达能力，例如云的形成和演变过程发生在非常精细的尺度上，以至于模式无法对其解析，而如土地生态学等其他过程都非常复杂。科学家利用参数化方案来近似表达模式中的这些物理过程。LEAP中心的一个主要目标是通过机器学习改进参数化过程，有效利用大量地球系统观测和高分辨率模型数据。通过在数据集上训练机器学习模型，将各分量模式合并到CESM中，以期提高模拟结果的准确性并增加细节信息。