AI能够模拟大气物理系统吗奥密克戎

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1.问题假期闲余，本想继续研究颜值评测，奈何最近看到一则消息， ECMWF竟然也加入了制裁俄罗斯的行列，拒绝与俄罗斯在气象领域合作了，给出的理由让人哭笑不得：竟是害怕俄国利用气象信息释放生化武器？
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很多人也许不了解ECMWF ，它是欧洲气象中心的简称，国内很多气象格点预测数据也使用ECMWF数据源在此基础上进行修订，想想看也是，连俄罗斯的猫都被制裁了，气象领域就更不用说了。
关于这个理由的真实性咱们草民是没法确认的，唯一知道的就是，世界正变得越来越割裂，连我们这种小众的气象领域都开始受到影响。
不敢想象，如果哪一天西方与我们也分道扬镳，失去ECMWF的数据源，是多么尴尬？
那还拿什么数据进行修订呢？订了个寂寞？
2.挑战想到这里，自然是想寻求解决方案，命脉掌握在别人手里确实不太舒服。
那么AI模型有没有可能跳过EC的同化系统，直接学会大气物理系统呢？

我大概想了下，还是有可能的，只不过应对的挑战还不少。
我们知道机器学习算法无非就是一种解决特定问题的数学假设，只要能明确定义问题，确定目标问题的输入和输出，就有可能成功设计出一套模型。
那么大气物理系统的输入和输出又是什么呢？

输出倒是很好确定，未来几天的天气预报结果就行
但是，输入数据究竟是什么呢？输入可以是气象观测数据吗？
好像不太行，这就好比先有鸡还是先有蛋，如果想用观测数据去生成未来的观测数据，这就陷入了死循环，
这个陀螺极易玩脱线，预报就会越来越不准

那么什么样的输入才算合适呢？
深度学习支持端到端的输入和输出，既然是端到端，那么这个输入自然尽可能是最原始的一手数据。
气象观测数据只是一些在大气物理系统下演化出来的结果，应该作为输出
而输入，则是过去几个小时乃至几天的对大气物理系统造成的影响因素
哪些会对一个局部物理系统造成影响呢？
根据能量守恒定律，那必然是输入的总能量 + 输出的总能量=0
太阳、月亮、空气、水、地面活动，看起来就这些？

3.方案既然了解到了这些，那么充分的捕捉到了输入，是否就能完成这个有史以来的人类“壮举”呢？——使用AI模拟地球系统。
让我们先暂时不考虑复杂的数学模型，从简单的逻辑推断角度看看，这个想法是否可行？
如果把地球本身看作一个复杂的量子计算系统，那么到目前为止人类还没有足够的算力能完全照搬地球物理演化，我们对未来预测的准确程度取决于我们算力能达到的精度。
然而，人类的聪明之处在于将复杂的问题分解为多个简单的问题去解决
既然我们知道天气现象是由多种物理要素综合作用的结果。那么我们也可以分而治之，使用有限的算力去解决单一或少量的要素的作用规律
而且，可以从时间和空间角度去分割，进一步减小对算力资源的需求
比如：用一个模型去模拟中国区近10年的空气动力结果，用一个模型去模拟中国区近10年的阳光照射的能量，用一个模型去模拟中国区近10年地表能量的吸收……

想到这里，我的心情也逐渐放宽了少许。
4.数据那么，最关键的数据又从哪来呢？
阳光的输入可以通过地表辐照度间接测量
空气的输入可以通过周边观测站的风速风向间接测量
水的输入可以通过卫星观测的云层活动及空气湿度测量
地面活动可以通过地表类型及土壤湿度测量

AI能够模拟大气物理系统吗

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