Jun, 2024
嵌入机器学习子网格可变性改善气候模型偏差
Embedding machine-learnt sub-grid variability improves climate model biases
Daniel Giles, James Briant, Cyril J. Morcrette, Serge Guillas
TL;DR通过在气候模型中嵌入基于高分辨率 Unified Model 模拟的多输出高斯过程（MOGP）的训练，我们克服了与云形成相关的气候模拟中的长期偏见。利用 MOGP 预测的温度和比湿的变化，对简化的大气环流模型 SPEEDY 进行在位耦合。将 SPEEDY 的温度和比湿剖面按照 MOGP 预测的变化进行固定间隔的扰动。生成了控制模型和混合 ML 模型的十年预测。混合模型将全球降水偏差减少了 18％，在热带地区减少了 22％。为了进一步了解这些改进的驱动因素，我们还探索了一些感兴趣的物理量，如抬升指数值的分布和哈德利环流的改变。在温暖的气候环境中，还运行控制和混合设置的海面温度增加 4K 的实验，以探索该方法对云覆盖和降水模式的影响。