生成式人工智能扩散模型在气象领域中的研究与应用进展

摘要

在全球气候变化加剧和极端天气事件频发的背景下，准确预测天气和气候变化变得愈发重要。传统气象模型在模拟复杂大气系统和处理高维数据方面存在局限性，在一定程度上制约了预测的精度和可靠性。近年来，生成式人工智能模型，尤其是扩散模型(diffusion model)凭借其强大的生成能力和多模态数据处理能力，在图像合成、自然语言处理等领域取得了显著进展。鉴于其在高质量样本生成和多样性表达方面的优势，研究者开始探索扩散模型在气象领域的应用潜力。本文综述了扩散模型在气象领域的应用现状和前景，重点关注其在降水预报、数据同化、空间降尺度和极端天气事件模拟等关键性任务中的表现。研究表明，扩散模型为处理复杂天气系统提供了新的技术途径，给气象学领域带来了全新的研究范式和技术创新。未来扩散模型有望与传统物理模型深度融合，在天气预报、气候变化预估和极端事件预警等方面发挥重要作用。

关键词

扩散模型 / 降水预报 / 数据同化 / 空间降尺度 / 极端天气模拟