从天气预报到气候预测的 AI 路径：arXiv 综述提出 AI 气候建模的两条最低要求

Tom Beucler 等人在 arXiv 发表的综述指出，基于再分析数据训练的自回归深度学习模型在临近预报、中期及次季节尺度上已可比肩动力模式，并能以更低成本生成校准良好的集合预报。文章探讨其向气候尺度扩展的路径，提出 AI 气候建模的两条最低要求：外强迫因子须显式进入模型以支持独立变化的干预实验，且须在包括极端事件和反事实轨迹的分布外场景下进行稳健性压力测试。作者还比较了 AI 自回归模拟器、物理-AI 混合模型与 GPU 化动力模式的吞吐量，并指出 AI 降尺度策略可部分替代显式精细分辨率，助力低成本局地灾害评估。