AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · पृथ्वी और जलवायु विज्ञान · arXiv · 2026-10-22

स्पेक्ट्रल नड्जिंग के माध्यम से भौतिकी-आधारित और मशीन-लर्निंग पूर्वानुमानों को संयोजित करने वाला हाइब्रिड एन्सेम्बल पूर्वानुमान

मूल शीर्षक: Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging

संभाव्य एन्सेम्बल पूर्वानुमानन में स्पेक्ट्रल नजिंग के पहले अनुप्रयोग में भौतिकी-आधारित ECMWF IFS-ENS को मशीन-लर्न्ड AIFS-ENS के पूर्वानुमानों के साथ संयोजित किया गया है। आभासी तापमान और वॉर्टिसिटी के बड़े पैमानों को मशीन-लर्न्ड पूर्वानुमानों की ओर रिलैक्स किया जाता है, जबकि मीसोस्केल संरचनाएँ भौतिकी-आधारित मॉडल के अधीन रहती हैं। कौशल-लाभ उष्णकटिबंधों में दो दिनों तक और उष्णकटिबंध-बाह्य क्षेत्रों में लगभग आधे दिन तक फैलता है, तथा उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के पथ-पूर्वानुमानों में उल्लेखनीय सुधार होता है।

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