AI 與世界的難題 · 地球與氣候科學 · arXiv · 2026-10-22
透過頻譜鬆弛結合基於物理與機器學習預測的混合式系集預報
原標題: Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging
光譜張弛（spectral nudging）首度應用於機率性系集預報，將物理基礎的 ECMWF IFS-ENS 與機器學習的 AIFS-ENS 預報相結合。虛溫與渦度的大尺度部分向機器學習預報張弛，而中尺度結構仍由物理基礎模式主導。預報技巧的提升在熱帶地區最長可達兩天，在熱帶以外地區約為半天，熱帶氣旋路徑預報亦顯著改善。