AI驱动气候预测革命：从一张图看懂效率与精度的突破

7分钟前

本文源自微信公众号“生态学时空”，作者为复旦赵斌，原标题为《【AI气候预测】一张图看懂这场革命 | 一起读顶刊-2026》

长期以来，气候预测面临一大难题：传统模型依赖超级计算机耗时数周运算，耗电量相当于美国家庭一年用量，且仅能分析少数几种碳排放情景。

AI的出现彻底改变了这一局面。今天要介绍的《自然》期刊文章聚焦人工智能如何优化气候预测，其中“AI CLIMATE MODEL WORKS AT SPEED”图极具代表性。基于此图，我们能清晰理解这场革命：AI不仅能复刻传统模型的预测精度，速度更是提升了一百万倍。

深入解析这张图：AI与传统模型的直接较量

这张图看似复杂，实则围绕三件事展开，可用“老工匠”与“快学高手”的比喻来理解：

上左：Physics-based model（传统物理模型）——慢工出细活的老工匠

这是科学家凭借数十年积累的物理知识，手工构建的数学方程体系。从雨滴形成到海洋环流，均通过复杂公式描述。图中曲线展示了其预测的2100年前气温分布，清晰呈现出-35℃至35℃的温度区间。

优点：可靠性强，是气候预测的核心依据，能为全球气候政策提供指导。
缺点：运算速度极慢，模拟一个世纪的气候需耗时数周，耗电量达10兆瓦时（相当于美国家庭一年用电量），最多仅能分析5种以内的碳排放情景，难以应对更多场景。

上右：AI-based emulator（AI模拟器QuickClim）——高效学习的快学高手

AI并非重新发现气候规律，而是像擅长“借鉴”的天才：它不求解复杂方程，而是通过分析传统模型的输出结果，掌握碳排放与气温变化的关联规律。其曲线与左侧传统模型几乎重合，表明AI预测的气温分布与超级计算机运算结果高度一致。

优点：速度惊人，普通笔记本训练模型仅需30分钟，预测速度比传统模型快一百万倍；还能同时分析数千种碳排放情景，这是传统模型无法实现的。

下：Difference（差值）——误差可忽略不计

这是关键的验证环节，计算左侧传统模型与中间AI模型结果的差距，横坐标为差值范围（-0.49℃至0.49℃）。

大部分差值集中在±0.07℃左右，最大差距仅0.49℃——这种误差在气候预测中微不足道，如同用尺子测量操场时相差几毫米，完全不影响决策。
AI并非盲目猜测，而是真正掌握了传统模型的核心规律，精准度达到实用标准。

AI为何能兼顾速度与精度？

这张图背后是AI气候建模的关键方法——模拟器（emulator），文章中的比喻十分形象：

传统模型如同“依据物理规律计算球的落点”，需考虑投掷力度、角度、转速等因素，逐步解方程；

AI模拟器则像“观察过一万次球落地的运动员”，无需计算物理公式，凭借经验即可精准预判落点。

以文章中的QuickClim为例，科学家用低、高两种碳排放情景的传统模型结果训练它，再让它预测“中等碳排放情景”（训练时未接触过的情况），结果完美匹配。更重要的是，训练无需超级计算机，普通笔记本30分钟即可完成，普通人也能操作——这意味着气候预测不再是超级计算机的专属领域，中小国家和科研团队也能负担得起。

速度提升一百万倍，究竟有何价值？

很多人会问：速度提升这么多，真的重要吗？答案是肯定的！

气候变化决策最担心信息不足。例如制定减排政策时，需了解减排10%与30%分别会导致气温上升多少、极端天气减少多少。传统模型仅能计算5种情景，政策制定者只能在有限选项中选择；而AI能计算数千种情景，可精准找到成本最低、效果最佳的方案，为决策提供更细致的参考。

文章提到，QuickClim未来能帮助政策制定者快速探索多种情景，无需等待数周甚至数月——在气候变化日益紧迫的今天，每一秒都至关重要。

不止模拟器：AI气候建模的另外两大核心方法

这张图聚焦的模拟器只是AI的方法之一，文章还提到另外两种更具潜力的方法，简单介绍如下，帮助理解AI气候建模的全貌：

基础模型（Foundation Model）：如微软的ClimaX，先学习1850年至2015年的全球气候数据，掌握通用规律，再通过微调即可完成多种任务（如预测气温、降雨、台风），实现“一专多能”；
混合模型（Hybrid Model）：AI仅弥补传统模型的“短板”——例如云形成、积雪等小尺度过程，传统模型难以精确计算，由AI接手，既保证可靠性，又提升效率。

但无论哪种方法，核心逻辑与这张图一致：AI并非要取代传统模型，而是通过高效学习能力，解决传统模型在效率和细节上的难题。

不可忽视的不足：AI的局限性

尽管这张图令人振奋，文章也客观指出了AI面临的挑战，避免过度乐观：