报告题目：人工智能在气候科学中的进展及应用
报 告 人：童宣 博士
单 位：复旦大学
邀 请 人：夏江江 副研究员
时 间：2024年9月6日上午10:00
地 点：3号楼第四会议室（腾讯会议：999-191-097）
简介： 童宣博士，南京信息工程大学人工智能（未来技术学院）讲师，复旦大学大气与海洋科学系博士后，主要从事人工智能在天气与气候领域应用研究。已在国内外学术期刊Geophysical Research Letters, Journal of Climate 和 Journal of Hydrometeorology等发表论文10余篇。获得2023年上海市超级博士后资助，并在多个AI气象预报竞赛中荣获三等奖。
摘要：
近年来，随着人工智能技术在大数据分析领域的广泛应用，地球科学研究迎来了前所未有的跨学科融合新契机。多项研究表明，人工智能技术不仅能显著提升气候预测的精确度，还能大幅降低计算成本和时间消耗。本报告首先综述了人工智能在气候科学中的应用进展，涵盖了气候预测、归因诊断、降尺度等多个关键领域。通过深入的实例分析，本报告详细探讨了卷积神经网络、深度学习可解释性算法以及经典树模型在诊断华北夏季降水关键因子中的具体应用，并进一步研究了确定性深度学习方法在校正气候动力学模式中所发挥的重要作用。研究结果表明，人工智能在提升气候预测水平方面具有巨大潜力，且能够有效补充和拓展传统的地球科学方法。然而，人工智能在气候领域的应用仍面临着模型适用性、物理可解释性以及多模态数据融合等多重挑战与机遇。