ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о Земле и климате · arXiv · 2026-10-22
Гибридное ансамблевое прогнозирование, объединяющее прогнозы на основе физических моделей и машинного обучения посредством спектрального нундинга
Оригинальное название: Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging
Впервые спектральное подтягивание (spectral nudging) применено в вероятностном ансамблевом прогнозировании: физическая модель ECMWF IFS-ENS комбинируется с прогнозами модели на основе машинного обучения AIFS-ENS. Крупномасштабные поля виртуальной температуры и завихренности подтягиваются к прогнозам модели на основе машинного обучения, тогда как мезомасштабные структуры остаются под управлением физической модели. Прирост навыка простирается до двух суток в тропиках и примерно до полусуток во внетропических широтах, а прогнозы траекторий тропических циклонов значительно улучшаются.