[张贴报告]基于的人工智能天气预测模型能够模拟全球大气中尺度动能谱吗?

基于的人工智能天气预测模型能够模拟全球大气中尺度动能谱吗?
编号:469 稿件编号:2622 访问权限:仅限参会人 更新:2024-05-08 13:24:58 浏览:33次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 10:36 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [sp12] 主题12、大气物理与气象气候

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摘要
我们主要探讨了由基于人工智能的天气预测模型(盘古)生成的中尺度动能谱特征。先前,数值模式模拟和观测支持中尺度动能谱斜率应接近于-5/3。而且,背景动能谱的斜率对于误差增长至关重要,显著影响了流体的可预测极限。然而,基于人工智能的模型(盘古)未能复制快速初始误差增长率,这错误地表明大气具有无限可预测性(T.Selz & Craig,2023)。我们比较了再分析资料、人工智能模型输出和数值模型输出,结果表明,当前的人工智能模型低估了大气中尺度动能;通过人工智能模型的水平风诊断的垂直风速在中尺度上明显较弱;通过旋转动能和辐散动能谱收支分析,基于人工智能的模型在大尺度上表现出升尺度串级增强,而在中尺度上表现出降尺度串级减弱。
 
关键字
中尺度,动能谱,人工智能模型,谱收支分析
报告人
李纵横
学生 国防科技大学气象海洋学院

稿件作者
李纵横 国防科技大学气象海洋学院
PengJun 国防科技大学气象海洋学院
张立凤 国防科技大学
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