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Science Advances | AI for Earth:聆听海洋的「脉搏」,新一代AI大模型精准预测十年气候脉动

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作者 | 论文团队

编辑 | ScienceAI

地球的未来,写在海洋的每一寸波澜里。近日,一篇发表于《Science Advances》的重磅研究,为我们破译海洋这部「天书」提供了一种全新的视角。

由上海人工智能实验室、复旦大学、南京信息工程大学等多家国际顶尖机构联合攻关,该研究构建了一个名为 ORCA-DL 的数据驱动全球海洋模型。它不再仅仅是传统物理模型的优化,而是一种范式级的革新 —— 让 AI 直接学习海洋自身的演化逻辑,从而实现了从季节到长达十年的超高精度全球海洋预测。

这一突破性成果,标志着我们应对气候变化的能力,进入了一个由 AI 驱动的新纪元。

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论文地址: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu2488

代码地址: https://github.com/OpenEarthLab/ORCA-DL

根本性挑战:

为何精准预测海洋是气候科学的「圣杯」?

地球上的气候变化,本质上是一部由海洋驱动的宏大叙事。作为地球系统中最主要的热量与记忆的承载者,海洋储存了 90% 以上的全球变暖热量,其内部缓慢而深刻的流动,主宰着全球能量的重新分配,决定着区域旱涝、全球冷暖。

因此,能否精准预测海洋的动态,尤其是其覆盖全球、深入千米的立体结构,是整个气候科学能否从「解读过去」迈向「预见未来」的关键,是领域内最核心的挑战之一。

然而,近半个世纪以来,我们赖以预测气候的传统物理模型正面临本质性的瓶颈。这些模型试图用有限的计算资源求解无限复杂的流体力学方程,不可避免地要在分辨率与算力成本间做出妥协,并引入对关键物理过程的「近似」参数化方案 。这导致了长期存在的系统性偏差和预测能力上限,使我们对厄尔尼诺、海洋热浪等重大气候事件的长期预警能力始终受限。

ORCA-DL 的诞生:

从「求解方程」到「学习海洋变化」

面对这一经典难题,ORCA-DL 绕开了传统路径,开创了一条全新的「数据驱动」的认知范式。它的核心思想不再是求解预设的方程,而是将海量的、包含了真实海洋运行规律的数据作为「第一性原理」,其核心理念在于:

站在巨人的肩膀上学习: 精准的海洋观测数据在时空上是稀疏的。为了让 AI 能够看到大量的海洋演化过程,团队让 ORCA-DL 学习了全球 20 个顶级气候模式(CMIP6)积累的数百年模拟数据。这使得 ORCA-DL 能够汲取全人类关于海洋物理知识的精华,像在多元宇宙中理解海洋的演化原理,从而集众家之所长,学习到更接近真实海洋的、不确定性且物理一致的规律。

为海洋的时空演变设计分而治之的神经网络: 海洋是一个包含数百万网格点、多变量、多层次相互作用的超高维系统。ORCA-DL 借鉴了传统海洋环流模式的思想,设计了专用的海洋编码器,让模型同时「看到」并理解全球不同区域、不同深度的海洋信号是如何相互关联,并引入时间多专家模块,仿照常微分方程的形式进行近似求解,从而让模型自我感知不同变量(如温度、盐度、流速)之间跨越时空的复杂内在关联。

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图 1. ORCA-DL 对全球海面温度(SST)和海面环流(SSC)的精准模拟。无论是宏大的洋流体系(如南极绕极流、赤道流系),还是精细的温度分布,ORCA-DL 的模拟结果(B)都与真实世界的观测(A)高度吻合,且显著减少了传统模型的系统性偏差(C-E)。

从预见未来到了解边界:

ORCA-DL 的深远影响与前沿思考

ORCA-DL 的性能是进一步提升的。它不再像之前的 AI 模型关注的是某个指标的微小提升,而是在全球三维海洋建模上作了进一步的突破。它贯通了海洋预测的多个尺度,它既能捕捉海洋次表层热浪这类猛烈而迅速的极端事件 ,又能稳稳地维持住驱动长期气候变化的深海「记忆」,实现了长达十年的稳定模拟,其累积误差甚至低于多数物理模型。特别是它将厄尔尼诺现象的有效预报时长推进至 20 个月 ,这为全球社会应对极端天气提供了更长的准备时间。

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图 2.(A) 全球最强气候信号 —— 厄尔尼诺(ENSO)的预测技巧对比。ORCA-DL 不仅全面超越了顶级的物理模型,甚至优于专为 ENSO 设计的 AI 模型,将有效预测延伸至惊人的 20 个月。(B) 全球七个典型海域的海洋热浪(MHWs)预测技巧。ORCA-DL 在所有区域都显著优于传统物理模型以及持续性预测,展现了其捕捉极端事件的强大能力。(C) ORCA-DL 长达十年的稳定模拟。

然而,正如所有颠覆性的科学探索一样,ORCA-DL 在开辟新大陆的同时,也清晰地标示出了当前认知的边界。研究团队以严谨的科学态度,指出了模型通向真正「数字孪生地球」之路所面临的挑战。

首先,模型的智慧源于对现有气候模式数据的深度学习,但这些数据本身也含有偏差,这构成了模型能力的「天然」上限。

其次,模型能完美再现季节循环,但这更多来自对历史数据统计规律的「记忆」,而非对太阳辐射等外部驱动力的实时物理响应。这意味着,在面对未来由人类活动引发的、前所未有的气候变化情景(如二氧化碳浓度急剧升高)时,它的预测能力仍需通过引入相应的物理过程来进一步增强。

正是这些清晰的边界,定义了前行的方向。未来,通过融入人类活动(如碳排放)等外部强迫数据,ORCA-DL 有望演化为一个更加强大的「气候模拟器」,为我们推演不同减排路径下的地球未来。它甚至可以作为一个高效的「虚拟实验室」,让科学家以极低的成本进行「如果…… 将会怎样」的科学实验,探索气候系统的因果链条。

从仰望星空的「风乌」到俯瞰深海「虎鲸(ORCA)」,人类探索世界的工具正在经历一场智能革命。ORCA-DL 所代表的,正是这场革命中最激动人心的浪潮之一 —— 一个由 AI 驱动的、能够与我们共同思考地球未来的「数字孪生」时代,正悄然到来。

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