企业官网建设流程全解析

河南省住房建设厅官方网站,wordpress调试,网站建设比较好的律所,中国app开发公司排名本文节选自25-26学年复旦大学大气与海洋科学系本科课程*《大数据分析与可视化》**期末研究报告#xff0c;作者为堡状云#xff08;李昀泽#xff09;#xff0c;原标题为“*从天气到气候#xff1a;基于盘古天气大模型的长期积分行为研究”。 近几年来#xff0c;基于人…本文节选自25-26学年复旦大学大气与海洋科学系本科课程*《大数据分析与可视化》**期末研究报告作者为堡状云李昀泽原标题为“*从天气到气候基于盘古天气大模型的长期积分行为研究”。近几年来基于人工智能Artificial Intelligence, AI的气象大模型呈现井喷式地发展人工智能大模型在天气预报领域取得了突飞猛进的进展。气象大模型在10-15天的中期天气预报上已达到甚至超过传统数值天气预报的表现。这些模型往往预报10-15天后停止但作者有一个大胆的假设如果我们不停止它的运行 延申到超长期的次季节、气候尺度呢背景研究以盘古天气大模型为例设计了“非物理初始场吸引子恢复试验”和“历史年代长期自由积分试验”两个实验。盘古模型的输入不包含时间信息与海洋等变量这使得该模型在长期积分中只能依赖其统计动力结构去“推演”季节循环或气候分布。更重要的是当前所有主流AI天气模型基本均以1979年以后ERA5数据作为主要训练样本因此它们所学习的气候分布势必带有现代气候的统计特征。如果以1950年的大气分析场作为积分初始条件一个关键问题随之出现**这些模型是否能够维持历史时期较冷、较不同的气候背景或者会迅速回到1979–2020年间变暖的现代气候态、表现出一种“吸引子效应”**这种行为不仅关系到AI模型是否具有气候模拟潜力也影响其在极端天气、年代际预测甚至地球系统外推中的可信度。盘古天气大模型结构示意Bi, K., et al., 2023根据前人研究盘古模式可能没有类似数值模式中解对初值极端敏感性的“蝴蝶效应”现象难以发展扰动Selz, Craig, 2023。Pu等(2025)构建的扰动动力学试验表明, 当初始深层风速误差达到1.5m/s阈值时, 其72小时增长幅度与物理模型一致. 基于此发展的集合扰动生成方案, 使热带气旋路径预报技巧显著提高。Li等(2025)的热带气旋路径预报目标观测研究进一步验证: 最快增长CNOP扰动在72小时预报期内呈现显著增长, 从而使得在CNOP确定的敏感区内同化额外资料, 可使台风路径预报误差减少约55%。盘古模型在72小时后误差增长较数值模式比数值模型ICON低5个量级Selz, Craig, 2023所以尽管这个问题很“自由而无用” 但是研究这个问题并不是毫无意义的它可以帮我们回答三个问题1.模型是否会漂移到非物理守恒状态?2.模型是否还存在周期性循环3.模型是否会收敛到一个类似真实大气的“统计吸引子无论给什么条件都会迅速回到训练时间1979–2020年的气候态01实验一非物理初始场吸引子实验为检验模型是否存在强制性的统计吸引子本研究需要构造一个极端扰动的初始大气状态作者选取了自家猫咪的图片直接构建将其RGB灰度映射到±1000之间的数值输入。图像转换至初始输入过程示意结果显示约一周后图c温度场和风场中原有的图像轮廓仅存少量痕迹一个月后图d、e全球整体形态已接近典型的大气统计结构300天后图f全球大气基本回到正常水平。该实验结果表明盘古天气模型在缺乏物理一致性约束的情况下仍然内嵌了一个强制性的统计吸引子由模型在训练阶段所学习到的气候统计特征所主导。我们据此猜测它可能倾向于回归到训练时代的气候态而非保持输入状态所代表的气候态。图a-f非物理初始场输入下盘古模式2m温度与10m风场图g盘古模式预报全球平均2m温度与10m风大小、平均海平面气压大小时间序列在长期的预报中已经能够出现多台风共舞这样平常的大气极端事件。也就是说过了一年猫猫变成了太平洋上的台风。非物理初始场输入下7866h约327日后盘古模式预报中出现的多台风共舞现象02实验二历史长期积分的气候态比较为检验模型是否能够区分不同气候年代本研究从ERA5中选取2个代表性年代的初始条件**1950年1月1日、1990年7月1日**的分析场并令模型进行15年的自由积分。所得结果将与ERA5从1950-2020年的参考气候对比用于检验模型是否保留对历史气候差异的记忆或是否迅速收敛到训练时代的气候态。图a-c盘古模式1950年1月1日起报2m温度、10m风场、海平面气压与ERA5再分析实况60S~60N纬度范围内平均对比 图d-f同图a-c1990年7月1日起报结果显示在不同初始状态下盘古模式的长时间自由积分结果差异明显。整体上盘古在积分初期经历快速系统调整但却并未趋于同一气候态。上图在1990-07-01起报试验中T2m迅速偏离ERA5的季节循环降至较ERA5持续偏冷5℃以上之后维持在低值平稳状态MSLP平均值也在初期快速跃升随后保持系统性偏大其振荡幅度与ERA5相近表明模式在无外源约束时会趋向自身的内部平衡态但该平衡态随初始状态不同而变化。而在1950-01-01起报试验中T2m的季节循环信号弱、振荡幅度小且周期不规则但均值与ERA5接近气压则长期偏高振荡幅度大于ERA5。此外该试验在1959–1960年前后出现温度骤降又回升的现象并伴有风速和气压的峰值说明系统尚未完全收敛。需要说明的是两组试验中10m风速均持续显著高于ERA5这主要源于双方在网格点平均与时间平均处理方式上的差异因此该变量仅反映变化趋势数值量级存在不确定性。盘古模式1990年7月1日起报的2m温度、10m风场、500hPa层面位势高度演变0–4 d、30–59 d、90–179 d、365–729 d、1000–1299 d、3000–3299 d对明显偏冷的1990-07-01起报试验进行细致观察上图这一环流场在物理一致上仍可能有其合理性但在地球整体上已经明显失去了应有的平衡。在它的构想中南北半球可能同时进入了冬天。为了更好地检查1990开始的这次预报的物理一致性问题我们进行了500hPa高空地转偏差风检验。从这个来看盘古在多年尺度上依然维持了与 ERA5 同量级的近地转平衡年际起伏也颇为同步说明它在“大尺度动力外观”上并未完全失真。不过梯度计算方法上存在不成熟的部分当前的地转检验更适合被解读为“趋势性证据”上盘古1990年7月1日起报预报对比ERA5全球平均地转偏差风大小时间序列范围1990年7月1日-2005年6月31日下盘古1990年7月1日起报预报前六个半年对比ERA5全球平均地转偏差风分布部分点状区域是通过显著性检验的区域范围1991年1月1日-1993年7月1日但另一方面当目光转向全球热能量、水汽质量和动能等守恒量时问题就暴露出来了。我们对3个物理量进行了守恒检验下图这些关键物理量在长期积分中出现了持续而显著的漂移趋势超出了 ERA5 的不确定范围。在超长期积分中盘古模型在动力场表面上仍可保持一定程度的近地转平衡但热力与水汽等物理量在长时间积分中可能跳入一个失衡的新状态从而推动气候态向一个新的方向重排。左盘古1990年7月1日起报预报对比ERA5物理量守恒检验序列图a大气内能守恒图b水汽质量守恒图c大气动能守恒右对应ERA5演变趋势值t检验95%置信范围与盘古演变趋势值大小范围1990年7月1日-2005年6月31日该结果实际上更有力地指向了AI模式在气候尺度缺乏硬物理约束时的结构性局限它们可以在局地运动模式上保持相对合乎常理但在总体的气候态守恒上难以保持一个平衡。热力与水汽等物理量在长时间积分中可能跳入一个失衡的新状态但是又保持一种新平衡。总结总而言之在极端非物理输入下盘古会向某一稳定统计态收敛体现出很强的统计吸引子纠错特征。但对于不同的初始场这个气候态吸引子并不固定而是可能在无外强迫约束下演化到多个内部平衡态之一。研究的这一初步发现不同于平常认为人工智能模式的预报状态将会向一个固定的吸引子移动的认识在气候尺度上盘古模型的这种无自主时间概念的演化产生截然不同的稳态充分体现了人工智能模型的“黑箱性”。本文的诊断仍有几类关键局限其一受计算与存储限制部分平均分析的分辨率为3°在风速等量上带来数量差异部分偏差可能是重网格化和平均方式放大的结果。其二守恒检验采用了一些近似如将高海拔地区陆地体积全部计算为空气使得ERA5数据结果仍然会受到南北半球陆地不平衡的影响而产生季节性的数据波动。其三地转偏差风空间图出现条带噪点使空间细节结论需要谨慎。未来若要把趋势性证据推进为更强的物理结论应在精细化分析、多预报结果等方向上进一步完善与验证。2023年 飘洋过海的台风多拉 Dora超强台风级本文内容如有不严谨之处欢迎在评论区留言交流学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】