AI 與世界的難題 · 地球與氣候科學 · arXiv · 2026-10-20
透過頻譜神經網路的混合建模進行永凍土擴增模擬與預報
原標題: Permafrost augmented simulation and forecast using hybrid modeling through spectral neural networks
以物理為基礎的永凍土模擬速度緩慢且耗費大量能源,限制了長期預測。作者利用頻譜神經網路建立了一個快速的替代模型,該模型以高效能數值模擬訓練而成,模擬對象為一處森林覆蓋的連續永凍土site的水分與熱傳遞,並在混合框架中結合實測資料加以強化。混合模型在測試量測資料上的準確度明顯更佳,並被用於依據 CMIP6 氣候情境預測未來十年的永凍土變化。