IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciências da Terra e do clima · arXiv · 2026-10-22
Previsão de conjunto híbrida combinando previsões baseadas em física e de aprendizado de máquina por meio de nudging espectral
Título original: Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging
A primeira aplicação de nudging espectral na previsão probabilística por conjuntos combina o IFS-ENS do ECMWF, baseado em física, com previsões do AIFS-ENS aprendido por máquina. Grandes escalas de temperatura virtual e vorticidade são relaxadas em direção às previsões aprendidas por máquina, enquanto as estruturas de mesoescala permanecem governadas pelo modelo baseado em física. Os ganhos de habilidade se estendem por até dois dias nos trópicos e cerca de meio dia nas extratrópicos, e as previsões de trajetória de ciclones tropicais melhoram significativamente.