一起读顶刊-2026

本文来自微信公众号： 生态学时空 ，作者：复旦赵斌，原文标题：《【AI气候预测】一张图看懂这场革命 | 一起读顶刊-2026》

长期以来，气候预测有个老大难：传统模型得靠超级计算机吭哧吭哧算几周，耗的电够一个美国家庭用一年，还只能分析寥寥几种碳排放情景。

AI的出现，这一切被彻底改写。今天给大家介绍的Nature上的这篇文章人工智能如何改善气候预测，其中一张图“AI CLIMATE MODEL WORKS AT SPEED”和有代表性低说明了这个问题。我们今天就基于这张图，来理解这场革命：AI不仅能复刻传统模型的预测精度，速度还快了一百万倍。

先吃透这张图：AI和传统模型的正面PK

这张图看似复杂，其实就讲了三件事，可以用老工匠vs快学高手的比喻来理解：

上左：Physics-based model（传统物理模型）——慢工出细活的老工匠

这是科学家用几十年攒下的物理知识，手工搭建的数学方程迷宫。小到雨滴形成，大到海洋环流，都靠一堆复杂公式描述。曲线代表它预测的2100年前气温分布——哪里会冷到-35℃，哪里会热到35℃。

• 优点：靠谱！能指导全球气候政策，是气候预测的压舱石。

  
  

• 缺点：慢到磨人！模拟一个世纪的气候要跑几周，耗10兆瓦时电（美国家庭一年用电量），最多只能分析5种以内的碳排放情景，多了算不过来。

  
  

上右：AI-based emulator（AI模拟器QuickClim）——一看就会的快学高手

并非AI重新发明了什么气候规律，而是像个抄作业的天才：它不解复杂方程，而是盯着传统模型的输出结果，硬生生学会了碳排放→气温变化的规律。曲线和左边传统模型几乎重叠——这意味着AI预测的气温分布，和超级计算机算出来的几乎没差别。

• 优点：快到离谱！用普通笔记本训练一个模型只要30分钟，预测速度比传统模型快一百万倍；还能一口气分析几千种碳排放情景，这是传统模型想都不敢想的。

  
  

下：Difference（差值）——差距小到可以忽略

这是最关键的验证环节：计算左边和中间结果的差距，横坐标是差值范围（-0.49℃到0.49℃）。

• 大部分差值集中在±0.07℃左右，最大差距也才0.49℃——这个误差在气候预测里，相当于用尺子量操场，差了几毫米，完全不影响决策。

  
  

• AI不是瞎猜，是真的学到了传统模型的核心规律，精准度达标了！

  
  

AI为什么能又快又准？

这张图的背后，是AI气候建模的第一种关键方法——模拟器（emulator），文章里的比喻特别形象：

传统模型像“根据物理规律算球的落点”，要考虑投掷力度、角度、转速，一步步解方程；

AI模拟器像“看了一万次球落地的运动员”，不用算物理公式，凭经验就能精准预判落点。

就像文章里的QuickClim，科学家用低、高两种碳排放情景的传统模型结果训练它，然后让它预测“中等碳排放情景”（训练时没见过的情况），结果完美匹配。更绝的是，训练不用超级计算机，普通笔记本30分钟就能搞定，普通人都能操作——这意味着气候预测不再是“超级计算机专属”，中小国家、科研团队都能用得起。

快一百万倍，到底有啥用？

很多人会问：快这么多，真的重要吗？答案是：太重要了！

气候变化的决策，最怕信息不够。比如制定减排政策，得知道减排10%vs 30%分别会让气温升多少、极端天气少多少。传统模型只能算5种情景，政策制定者只能二选一；而AI能算几千种，能精准找到成本最低、效果最好的方案，相当于给决策装上了放大镜。

文章里提到，QuickClim未来能帮政策制定者快速探索多种情景，不用再等几周甚至几个月——这在气候变化迫在眉睫的今天，每一秒都很关键。

不止模拟器：AI气候建模还有两个王牌

这张图聚焦的模拟器只是AI的其中一招，文章里还提到了另外两种更有潜力的方法，简单说两句，让你看懂AI气候建模的全貌：

1. 基础模型（Foundation Model）：比如微软的ClimaX，先学1850年到2015年的全球气候数据，掌握通用规律，再微调就能做多种任务（预测气温、降雨、台风），相当于“一专多能”；

   
   

2. 混合模型（Hybrid Model）：AI只补传统模型的“短板”——比如云形成、积雪这些小尺度过程，传统模型算不好，AI来接手，既保靠谱，又提效率。

   
   

但不管哪种方法，核心都和这张图的逻辑一致：AI不是要取代传统模型，而是用快学能力，解决传统模型的效率和细节难题。

不能忽视的小遗憾：AI也有短板

这张图虽然亮眼，但文章也客观提到了AI的挑战，避免我们过度乐观：

1. 黑箱难题：AI怎么学的规律、为什么这么预测，没人能说清——气候预测关乎全球命运，“知其然不知其所以然”，很难让所有人信任；

   
   

2. 未来难验证：气候是混沌系统，未来和历史可能完全不同，AI在历史数据上准，不代表能预测从未见过的极端气候；

   
   

3. 不能替代传统模型：AI模拟器是学传统模型的结果，根基还是物理规律——没有传统模型的打底，AI也成不了高手。

   
   

AI和传统模型联手

这张图的意义，开启了人机协作的气候预测新时代：传统模型定物理框架，保证靠谱；AI负责提速、补细节、扩情景，让预测更实用。

文章里提到，科学家的终极目标是：用AI辅助，打造地球数字孪生体，能精准模拟到公里级的天气细节，比如某个城市的暴雨强度、某片海域的浪高，还能闪电般输出结果。现在，这个目标已经看得见、摸得着了。

气候预测的革命，本质是效率革命

气候变化不等人，传统模型的慢，其实是在浪费应对气候变化的时间。这张图告诉我们：AI不是来抢饭碗的，是来搭快车的——它让气候预测从少数超级计算机的专利，变成人人可用的工具，让政策制定者更快找到最优解，让我们更早做好防灾准备。

科技的价值，从来不是颠覆，而是让原本复杂的事变简单，让原本遥远的希望变切近。当AI的快遇上传统模型的准，我们应对气候变化的底气，又多了一分。

解读文献：

• https://doi.org/10.1038/d41586-024-00780-8