AI在气候变化建模中的应用：技术原理与实践案例

20XX/XX/XXAI在气候变化建模中的应用：技术原理与实践案例汇报人:XXXCONTENTS目录01

气候变化建模的挑战与AI机遇02

气候AI建模的数据基础03

核心AI模型原理与构建04

AI气候模型应用案例分析CONTENTS目录05

模型评估与不确定性分析06

技术工具与平台实践07

挑战与未来发展方向气候变化建模的挑战与AI机遇01全球气候变化现状与影响

全球气温持续上升趋势近年来，全球平均气温较工业化前水平已上升约1.1℃，且上升速率不断加快。2023年成为有记录以来最热的年份之一，极端高温事件发生频率较20世纪末增加了5倍以上。

极端天气事件频发态势暴雨、干旱、热浪、飓风等极端天气事件显著增多。以2024年为例，全球共发生43起造成重大经济损失的极端气候事件，直接经济损失超过3000亿美元，较2010-2020年均值上升27%。

冰川消融与海平面上升北极海冰面积以每十年约12.6%的速率减少，格陵兰和南极冰盖加速融化。全球海平面自1900年以来已上升约20厘米，预计到2100年可能上升29-110厘米，威胁沿海低洼地区安全。

生态系统与人类社会挑战气候变化导致全球20%的珊瑚礁白化，约10%的物种面临灭绝风险。同时对农业生产造成显著冲击，全球主要粮食产区减产幅度达5%-25%，加剧粮食安全与社会不稳定风险。传统气候模型的局限性分析

计算成本高昂全球气候系统是一个庞大的三维结构，传统模型模拟每一层大气、每一片海洋都需要大量数据计算。即使使用超算，也常常需要几天甚至几周才能完成一次完整的预测。

空间精度有限传统模型通常以“格点”为单位划分地球，每一个格点代表几十到上百公里的区域。这导致模型难以准确反映某个城市、某条河流甚至某片农田的微观气候变化。

实时应变能力不足面对突发的极端天气事件，比如热带气旋、突发暴雨，传统模型往往响应不够及时，其运行速度难以满足实时预警的需求，可能错过最佳预警窗口。

数据处理能力受限气候相关的数据源越来越多，如卫星遥感、传感器、无人机、历史观测记录等，但传统模型难以高效整合、处理这些庞杂且多模态的数据资源，可能导致预测结果滞后甚至失真。AI技术赋能气候建模的核心优势

提升预测效率：从数天到分钟级的跨越传统气候模型依赖超级计算机运行数小时甚至数天，而AI模型如DeepMind的GraphCast仅需1分钟即可完成全球气候预测，并在多个关键气象指标上超过传统方法准确率。中国"风乌"AI大模型30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。

增强预测精度：捕捉复杂非线性关系AI，特别是深度学习技术，能从海量数据中挖掘传统模型难以识别的非线性关系和潜在模式。例如，"风乌"大模型10天预报误差较传统物理模型降低19.4%，有效预报时长达到10.75天，超过全球最好物理模型HRES的8.5天。

实现高分辨率局地化模拟AI擅长图像增强和超分辨率重建，能将传统模型的粗略格点数据（几十到上百公里）"放大"为细节丰富的局部预测。通过生成对抗网络（GAN）等技术，可实现水平分辨率精确至两公里的区域气候模拟，更贴近城市、社区等具体场景需求。

优化多源数据整合与处理能力AI能高效整合卫星遥感、气象站、物联网传感器等多源异构数据，解决格式差异和时空分辨率不匹配问题。利用分布式计算框架（如ApacheSpark）和深度学习特征提取技术，可有效处理PB级气候数据，提升模型输入质量。气候AI建模的数据基础02多源气候数据类型与特征气象站观测数据

来自地面气象站，包含温度、湿度、气压、风速、降水量等基本气象要素的时间序列数据，具有较高的时间分辨率，但空间覆盖可能不均。卫星遥感数据

通过卫星传感器获取，如斯坦福环境项目提及的夜间灯光数据、NASA用于植被覆盖变化监测的卫星图像，可提供大范围、多光谱的空间信息，支持如城市热岛效应、森林砍伐等监测。海洋与大气再分析数据

如ERA5、CMIP6数据集，整合了多种观测数据并通过模型模拟得到，涵盖全球范围内的温度、湿度、海温、盐度等变量，为气候模型提供基础输入。物联网与传感器网络数据

包括地面传感器、海洋浮标等设备产生的实时监测数据，如空气质量传感器收集的PM2.5浓度数据，可用于本地化、高精度的环境质量评估与污染预警。数据预处理关键技术流程多源数据整合与标准化整合气象站、卫星遥感、海洋浮标等多源数据，解决格式差异与时空分辨率不匹配问题。采用Z-score或Min-Max方法进行数据标准化，消除不同变量量级影响，如对温度、湿度、气压等特征统一量纲。缺失值与异常值处理针对气候数据常见的缺失值，采用线性插值、季节性调整或前向填充等方法；异常值处理基于IQR（四分位距）方法识别极端值，并结合领域知识修正。例如，对45年降雨数据集中的异常值进行检测与修正。特征工程与降维优化提取关键气候变量的时空模式，如滑动平均、极值统计量等。利用主成分分析（PCA）或自动编码器降低数据维度，保留核心信息。例如，将高维气象数据通过PCA降维至10个主成分，减少计算复杂度。时空数据编码与格式转换对时间序列数据进行时间特征提取（如季节、时段属性），对空间数据进行地理编码。将NetCDF、JSON等格式数据统一转换为结构化数据格式（如CSV），便于模型输入。例如，使用Spark处理HDFS存储的大规模NetCDF气候数据。典型数据集与开源平台介绍全球气候基础数据集ERA5数据集：覆盖全球1950年以来的气象数据，包含温度、降水、气压等变量，时空分辨率高，被广泛用于气候模式研究。CMIP6数据集：由全球多个气候模式中心提供，包含不同排放情景下的未来气候预测结果，支持长期气候变化趋势分析。区域环境与卫星遥感数据集北京环境质量数据集：包含PM2.5浓度、气象参数等多变量数据，适用于城市尺度环境质量分析。斯坦福环境项目卫星数据：提供夜间灯光强度、植被覆盖等空间特征数据，可用于人类活动与气候变化关联研究，如城市热岛效应监测。开源AI气候建模平台GoogleEarthEngine：集成海量卫星遥感数据与AI分析工具，支持森林砍伐追踪、碳汇评估等应用。HuggingFace：提供ClimateBERT等预训练模型及环境数据分析模块，支持轻量化模型部署与多源数据融合。BentoML：专注于AI模型生命周期管理，支持气候预测模型封装为API服务，便于环保部门实时调用。科研与教育资源平台awesome-project-ideas：开源项目灵感库，包含环境数据分析实战课题，如单变量降雨预测、多变量PM2.5分析，提供数据预处理与模型构建教程。NASAEarthdata：提供免费卫星观测数据与AI分析工具，支持极端天气事件预警、冰川融化动态监测等研究。核心AI模型原理与构建03机器学习模型在气候预测中的应用

01单变量时间序列预测模型利用LSTM神经网络或Prophet模型，对气温、降水量等单一气候指标进行历史数据分析与未来趋势预测。例如，基于45年降雨数据集构建LSTM模型，通过MAE和RMSE评估预测精度，适用于机器学习入门者。

02多变量环境质量分析模型综合温度、湿度、风速等多种气象因素，构建如随机森林、GRU网络或XGBoost模型，分析城市PM2.5浓度等环境质量指标。以北京环境质量数据集为例，通过特征工程（如处理缺失值、提取时间特征）提升模型性能，可封装为API服务供环保部门使用。

03极端天气事件分类预测模型采用随机森林、梯度提升树等算法对极端天气事件进行分类预测。通过构造极端降雨标签（如日降水量>50mm），结合滑动平均、极值等统计量作为特征，实现对极端天气事件的识别与预警，辅助防灾减灾决策。

04物理信息神经网络（PINNs）将物理方程约束（如Navier-Stokes方程）融入神经网络训练，提升模型的物理一致性。在台风路径预测等极端事件模拟中，通过在损失函数中加入物理方程残差，确保预测结果符合基本物理规律，提高模型可靠性。深度学习模型架构与原理01LSTM神经网络：捕捉气候时间依赖LSTM（长短期记忆网络）通过门控机制有效处理气候时间序列数据中的长期依赖关系，适用于气温、降水等单一变量的预测。例如，利用45年降雨数据集构建LSTM模型，可通过MAE和RMSE评估预测精度，其核心在于记忆单元对历史关键气候信息的选择性保留与遗忘。02CNN与ConvLSTM：提取时空气候特征卷积神经网络（CNN）擅长从卫星图像等空间数据中提取局部特征，如通过分析夜间灯光强度监测人类活动对气候的影响。ConvLSTM则融合CNN的空间特征提取能力与LSTM的时序建模能力，能同时处理气象数据的时空关联性，例如用于台风路径预测等时空气候问题。03物理信息神经网络（PINNs）：融合物理规律PINNs将Navier-Stokes方程等物理约束融入神经网络训练，通过在损失函数中加入物理方程残差项，确保预测结果符合气候系统基本规律。该架构特别适用于极端天气事件模拟，如在预测过程中强制满足连续性方程和动量方程，提升模型的物理一致性和解释性。04生成对抗网络（GANs）：高分辨率气候模拟GANs通过生成器与判别器的对抗训练，实现气候数据的超分辨率重建，将低分辨率全球气候模型输出降尺度至区域尺度。例如，利用GAN可将粗略的格点数据“放大”为城市级别的降水、气温细节预测，为局地化气候适应规划提供支持，如荷兰阿姆斯特丹的城市防洪策略制定。物理信息神经网络(PINNs)技术框架

PINNs技术核心原理物理信息神经网络是一种将物理方程约束融入神经网络训练的机器学习方法，通过在损失函数中添加物理规律残差项，使模型预测结果同时满足数据拟合和物理一致性要求，特别适用于气候系统等复杂非线性问题的模拟。

典型网络架构组成PINNs通常由深度神经网络主体（如全连接网络、CNN或LSTM）和物理约束模块构成。网络主体用于学习数据中的非线性关系，物理约束模块则通过自动微分计算物理方程残差（如Navier-Stokes方程、热传导方程），并将其作为正则化项加入损失函数。

物理约束损失函数设计损失函数一般由数据损失和物理损失加权组成：数据损失采用MSE等传统指标拟合观测数据，物理损失则量化预测结果与物理方程的偏差。例如，在流体模拟中，可将连续性方程和动量方程残差作为物理损失项，实现数据驱动与物理规律的融合。

气候领域应用优势相比纯数据驱动模型，PINNs在气候模拟中具有三大优势：一是提升极端事件（如台风、热浪）预测的物理合理性；二是减少对稀缺观测数据的依赖；三是增强模型在未观测场景下的泛化能力，已被应用于区域降水模拟、海洋环流预测等研究方向。模型训练与优化关键步骤数据预处理与特征工程数据预处理包括清洗缺失值和异常值，可结合统计方法（如四分位距IQR）和领域知识。时间序列数据需标准化或归一化以消除尺度差异。特征工程通过主成分分析（PCA）或自动编码器提取关键气候变量的时空模式，降低数据维度，提升模型效率。模型选择与训练策略根据任务需求选择合适模型：监督学习算法如随机森林、XGBoost适用于温度、降水预测；深度学习模型如LSTM、CNN适合处理时空数据，ConvLSTM等混合架构能同时捕捉时间依赖与空间特征。训练中可采用分布式训练框架（如ApacheSpark）和模型并行策略加速训练，利用早停法（EarlyStopping）和交叉验证防止过拟合。模型评估与优化方法常用评估指标包括MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差），用于衡量预测精度。优化手段包括参数高效微调（LoRA/QLoRA）、结构剪枝减少模型复杂度，以及物理信息神经网络（PINNs）将物理方程约束融入损失函数，提升模型物理一致性和预测可靠性。计算资源与效率提升针对气候数据大规模、高维度特点，可使用低精度推理（INT8/FP16）、模型量化和剪枝技术减小计算量。借助DeepSpeed等优化库的ZeRO优化器、混合精度训练及CPU/NVMe卸载技术，有效利用GPU资源，降低训练时间和成本，满足实际应用需求。AI气候模型应用案例分析04全球尺度气候趋势预测案例

01DeepMindGraphCast：分钟级全球气象预测GraphCast利用图神经网络技术，仅需1分钟即可完成全球气候预测，在多个关键气象指标上准确率超过传统物理模型，显著提升了预测效率与精度。

02中国"风乌"大模型：突破10天预报时效"风乌"AI大模型实现高分辨率核心大气变量超过10天的有效预报，10天预报误差较传统物理模型降低19.4%，有效预报时长达到10.75天，远超全球最好物理模型的8.5天，且仅用GPU便可运行，30秒生成结果。

03物理信息神经网络：台风路径精准模拟结合Navier-Stokes方程等物理约束的神经网络模型，通过在损失函数中加入流体力学方程残差，提升了台风等极端天气事件路径预测的物理一致性和准确性。

04多源数据融合预测：CMIP6与AI模型协同利用AI技术整合CMIP6等多源气候模式数据，通过机器学习修正传统模型系统性偏差，优化全球温度、降水等变量的长期趋势预测，为政策制定提供多情景模拟结果。极端天气事件预警系统实践

AI驱动的飓风路径预测优化美国国家气象局正测试AI辅助系统用于飓风路径预测，通过分析历史飓风数据与实时气象参数，提高疏散效率，减少人员伤亡。AI模型能提前几小时甚至几天预测飓风的路径和强度，为应急响应争取宝贵时间。

城市内涝预警的局地化模拟AI擅长将粗略气候数据“放大”为细节丰富的局部预测。例如，可预测特定城市某时段的降水强度与积水风险，帮助地方政府在易涝区域提前部署排水设施和警示标识，辅助制定城市雨水排涝系统布局规划。

热浪形成条件的模式识别AI能识别气候系统中潜藏的异常信号，提前感知热浪形成条件。通过分析温度、湿度、气压等多变量历史数据，AI模型可识别出热浪形成的关键模式，为相关部门发布高温预警、提醒公众做好防暑措施提供支持。

极端降雨事件的分类预测随机森林、梯度提升树等AI算法可用于极端降雨事件的分类预测。通过构造极端降雨标签（如日降水量超过50毫米），利用温度、湿度、风速等特征训练模型，能有效预测极端降雨事件的发生，为防洪减灾决策提供依据。区域气候降尺度模拟应用

降尺度技术：从全球到局地的桥梁AI驱动的降尺度技术能够将全球气候模型（GCMs）输出的低分辨率数据（通常几十到上百公里）提升至高分辨率（如几公里），从而更精细地反映区域气候特征，满足地方层面气候服务需求。

深度学习在降尺度中的核心作用生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在气候数据降尺度方面表现突出，能够生成细节丰富的局部气候特征。例如，通过GAN可将粗略的格点数据“放大”为特定城市的气温、降水等精细化预测。

城市气候适应规划的实践案例AI降尺度模拟可为城市规划提供科学依据。如荷兰阿姆斯特丹利用高分辨率气候数据辅助制定海平面上升下的城市防洪策略，确定雨水排涝系统的最佳布局和不宜开发区域。

区域极端天气事件的精准预测高分辨率降尺度模拟有助于提高区域极端天气事件（如暴雨、热浪、局部洪涝）的预测精度和空间定位能力，为地方政府和社区提供更具针对性的防灾减灾预警信息，提升应急响应效率。生态环境变化监测典型案例

森林砍伐动态追踪与监测利用卫星图像和机器学习算法，AI能够识别亚马逊雨林等地区的森林砍伐情况。通过分析植被覆盖变化和红外影像，可实时监测非法砍伐活动，为生态保护执法提供精准位置信息，支持森林资源的可持续管理。

城市热岛效应的AI评估与缓解AI技术结合夜间卫星图像分析城市能源消耗与碳排放的关联，通过提取夜间灯光强度、建筑密度等空间特征，识别城市热岛效应的热点区域。例如，利用CNN网络对城市区域进行热岛效应等级划分，辅助城市规划部门制定绿化和通风廊道布局方案。

海洋污染与冰川融化监测系统NASA等机构使用AI分析全球植被覆盖变化以评估碳汇能力，同时通过卫星遥感数据和AI模型追踪海洋塑料垃圾分布、赤潮发生以及北极冰川融化趋势。这些技术能够提供高分辨率的时空变化数据，为海洋生态保护和应对海平面上升提供科学依据。模型评估与不确定性分析05气候模型性能评估指标体系预测准确性指标平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）是评估气候模型预测值与观测值偏差的常用指标，广泛应用于气温、降水量等连续变量的预测评估。模型效率与稳健性指标纳什-萨特克利夫效率系数（NSE）用于衡量模型模拟值与观测值的吻合程度，取值范围为负无穷到1，越接近1表示模型性能越好。Kling-Gupta效率（KGE）则综合考虑相关性、偏差和变异比，更全面地评估模型整体表现。极端事件预测能力指标对于极端天气事件，常用精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等分类评估指标，如预测极端降雨事件时，模型正确识别的比例及其覆盖所有实际极端事件的能力。计算效率与资源消耗指标模型训练和推理时间、所需计算资源（如GPU/CPU占用率、内存消耗）是实际应用中不可忽视的指标。例如，GraphCast模型仅需1分钟即可完成全球气候预测，显著优于传统模型的计算效率。不确定性来源与量化方法

气候系统复杂性导致的不确定性气候系统受海洋、大气、地形、人类活动等多种因素交织影响，地球系统各圈层相互作用及不可预测的自然因素，使得AI模型难以完全准确捕捉其动态变化。

数据质量与数量引发的不确定性气候数据常存在缺失值、异常值，部分地区观测数据稀疏，导致AI模型在训练时可能学习到不准确的模式，尤其在预测极端气候事件时精度受限。

贝叶斯神经网络量化不确定性通过贝叶斯神经网络，可对模型参数赋予概率分布，在预测时不仅给出结果，还能提供置信区间，有效量化预测的不确定性范围。

蒙特卡洛Dropout实现不确定性评估在模型训练和推理阶段使用蒙特卡洛Dropout技术，通过多次前向传播获取不同输出结果的分布特征，以此评估预测结果的不确定性。AI模型可解释性提升策略

注意力机制可视化通过注意力机制变体，突出模型在处理气候数据时的关注点，直观展示输入特征对预测结果的贡献程度，帮助理解模型决策逻辑。

SHAP/LIME值分析利用SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）或LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）等工具，量化各气候变量（如温度、湿度）对模型输出的影响，生成易于理解的特征重要性报告。

物理约束融入模型在模型构建中引入气候系统物理定律（如流体力学方程、能量守恒定律）作为约束，使模型预测不仅依赖数据模式，更符合客观物理规律，增强结果的可解释性和可信度。

模型结构简化与透明化采用如随机森林等本身可解释性较强的算法，或通过知识蒸馏技术将复杂深度学习模型的知识迁移到简单透明的模型中，在保持精度的同时提升可解释性，便于环境科学学生理解和应用。技术工具与平台实践06主流AI框架与气候数据处理工具

深度学习框架：TensorFlow与PyTorchTensorFlow和PyTorch是气候建模中常用的深度学习框架。TensorFlow提供强大的分布式训练和部署能力，其KerasAPI可快速构建LSTM、CNN等模型。PyTorch以动态计算图和易用性著称，广泛应用于科研实验，支持快速原型开发和复杂网络架构如ConvLSTM的实现。分布式训练优化库：DeepSpeed与HorovodDeepSpeed通过ZeRO优化器、混合精度训练等技术显著降低气候模型训练内存占用，支持千亿参数模型训练。Horovod则简化了多GPU/多节点分布式训练配置，提升数据并行效率，加速大规模气候数据的模型训练过程。数据处理与分布式计算：Spark与DaskApacheSpark及其MLlib库支持PB级气候数据的并行化预处理和特征工程，可高效处理来自卫星、气象站的多源异构数据。Dask则擅长将大型气候数据集分解为小任务并行处理，与NumPy、PandasAPI兼容，便于科研人员快速上手。卫星图像处理平台：GoogleEarthEngineGoogleEarthEngine整合了海量卫星遥感数据（如Landsat、MODIS），提供基于云的并行计算能力，支持利用JavaScript或PythonAPI进行森林砍伐监测、城市热岛效应分析等气候相关研究，无需本地存储和处理大规模图像数据。模型部署与服务框架：BentoMLBentoML专注于将训练好的气候AI模型封装为标准化API服务，支持TensorFlow、PyTorch等多框架模型，提供容器化部署和性能监控工具，便于将气候预测模型快速集成到环境监测系统或决策支持平台。分布式训练框架应用指南

分布式训练框架在气候模型中的核心价值气候模型训练数据规模庞大、计算复杂度高，分布式训练框架（如ApacheSpark、DeepSpeed）通过并行化处理，可显著加速模型训练过程，有效解决单节点计算资源瓶颈问题，支持更大规模、更高分辨率的气候模拟。

主流分布式训练策略解析常见策略包括数据并行（将数据集拆分到多节点同时训练）、模型并行（将模型结构拆分到多节点协同计算，如DeepSpeed的张量并行和管道并行），以及混合并行，可根据气候模型的结构特点和数据特性选择适配方案。

基于DeepSpeed的气候模型分布式训练示例利用DeepSpeed的ZeRO优化器（零冗余优化器）进行内存优化，通过Stage3参数分区实现大规模气候模型训练，结合混合精度（FP16/BF16）技术，在保持精度的同时减少内存占用和计算时间，提升训练吞吐量。

分布式训练在气候数据处理中的实践优势以ApacheSpark为例，其MLlib库支持气候数据的并行化预处理与模型训练，能高效处理来自卫星、气象站的多源异构数据，通过分布式计算框架实现数据清洗、特征提取和模型训练的端到端加速，提升气候数据分析效率。GoogleEarthEngine实践案例

01森林砍伐动态追踪利用GoogleEarthEngine平台处理大规模卫星图像数据，结合CNN网络提取森林覆盖变化特征，可实时监测亚马逊雨林等地区的森林砍伐情况，为生态保护政策制定提供数据支持。

02城市热岛效应监测通过夜间卫星图像分析人类活动与气候的关系，使用GoogleEarthEngine提取城市夜间灯光强度、建筑密度等空间特征，结合地表温度数据，构建城市热岛效应评估模型，辅助城市规划中的降温策略制定。

03可再生能源潜力评估基于GoogleEarthEngine的多源数据整合能力，分析太阳辐射、风速等气象数据与地形数据，评估特定区域的太阳能和风能资源潜力，为可再生能源电站选址提供科学依据，优化能源布局。挑战与未来发展方向07当前AI气候模型的主要挑战数据质量与数量的双重制约气候数据常存在缺失值、异常值及不同观测设备间的系统偏差，尤其在观测能力较弱地区数据稀疏。同时，多源数据（卫星、气象站、传感器）的时空分辨率不匹配问题，增加了数据整合难度，影响模型训练的准确性。模型物理可解释性不足许多AI模型，特别是深度学习模型，常被视为“黑箱”，其预测结果难以用物理规律解释。这导致科学家难以信任模型输出，也限制了对气候系统内在机制的深入理解，尤其在极端天气事件成因分析方面存在障碍。复杂气候系统的模拟难题气候系统涉及大气、海洋、陆地、生物圈等多圈层相互作用，以及非线性反馈机制。AI模型难以完全捕捉这些复杂动态过程，对于长期气候变化趋势预测及罕见极端事件的模拟能力仍有局限。计算资源与泛化能力的平衡高分辨率气候模拟和大规模深度学习模型训练需要强大的计算资源支持。同时，模型在特定区域或时间段表现良好，但换用新数据集或应用于不同场景时，精度可能显著下降，泛化能力有待提升。多模态数据融合技术趋势

卫星遥感与地面观测数据协同未来将强化高分辨率卫星图像（如夜间灯光强度、植被覆盖）与地面气象站、传感器网络（如温度、湿度、PM2.5）的实时融合，通过计算机视觉与时空序列分析技术，提升区域气候特征（如城市热岛效应、森林砍伐）的动态监测精度。

物理模型与AI模型深度耦合物理信息神经网络（PINNs）等技术将进一步发展，通过在AI模型训练中融入流体力学、热力学等物理方程约束（如Navier-Stokes方程残差项），增强模型对极端天气事件（如台风、暴雨）预测的物理一致性和可靠性。

多源异构数据处理框架革新分布式计算框架（如ApacheSpark、DeepSpeed）与向量数据库技术的结合，将实现PB级多模态气候数据（数值、文本、图像）的高效存储、检索与并行处理，支持实时流数据（如物联网传感器）与历史归档数据的融合分析。

生成式AI驱动的多模态预测生成对抗网络（GANs）、扩散模型等生成式AI技术将用于气候数据降尺度、缺失值填补及多情景模拟，例如将全球气候模型（GCMs）的低分辨率输出转化为高分辨率区域预测，并生成可视化的未来气候趋势图供决策参考。