报告题目：GAP：基于AI的天气和气候生成式同化与预测

报告人：潘宝祥 副研究员

邀请人：唐国强 教授

时间：2025年12月5日（星期五）上午10:00

地点：水电科技楼A区202会议室

报告人简介：

潘宝祥，中国科学院大气物理研究所副研究员，获星空游戏(StarSky Sports)官方网站学士、清华大学硕士、美国加州大学欧文分校博士学位，曾任美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）研究科学家。其研究方向聚焦于将概率机器学习与物理过程模型相结合，以提升多时间尺度天气-气候预测能力。

报告简介：

天气预报关注的是在对当前天气状况了解不完全、且预报模型并不完美的情况下，获得合理的大气演变轨迹。气候预测则关注在不同外部强迫情景下，由一组不完美模型所揭示的气候变率。二者的区分源自地球物理流体动力学的混沌特性，它限制了天气的可预报性，使气候预测呈现出其非确定性的性质，同时在季节到次季节时间尺度上形成了可预报信号与内部变率噪声之间的“战场”。

本研究利用深度生成式模型，在观测和预测约束条件下量化气候状态的概率分布，从而打破天气预报与气候预测之间长期存在的界限，展示了该方法在资料同化、无缝预测以及气候模拟方面的独特优势。

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