Nat. Rev. Phys. 速递：气候物理学中的机器学习

主要观点总结

综述文章探讨了机器学习在气候物理学中的应用及其前沿进展，涉及气候复杂系统方面的数据重建、极端事件预测以及亚网格尺度现象的参数化处理等。文章强调了机器学习在气候预测方面的潜力，包括时空插值、超分辨率和概率重建的应用，以及解决气候研究中的长尾分布问题和新思路。此外，文章还提到了机器学习在气候科学中的应用挑战及解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 机器学习在气候物理学中的应用

机器学习正在改变气候科学的状况，通过数据重建、小尺度过程参数化以及多尺度预测，帮助突破经典预测性障碍。

关键观点2: 数据重建方面的应用

机器学习在数据重建方面表现出色，例如填补遥感卫星数据的空白，生成高分辨率气候变量重建图，提高插值算法的准确性和降低计算成本。

关键观点3: 亚网格尺度现象的参数化处理

机器学习对亚网格尺度现象的参数化处理是另一个突破性应用，通过捕捉过程的复杂关系，显著减少结构性不确定性。

关键观点4: 机器学习在预测和预报方面的应用

机器学习在天气预报和长期气候预测中显示出革命性影响，能够在低计算资源消耗的情况下实现高预测精度，并有望在未来发挥更大作用。

关键观点5: 面临的挑战和解决方案

机器学习在气候科学中的应用仍面临数据稀缺性、对物理规律的解释性以及对未知问题的泛化能力等问题。作者建议发展物理信息融合的机器学习方法，构建更加通用和高效的气候预测系统。

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