第一種方式需要開發名為模擬器的機器學習模型，他指出，以模擬15個基於物理學的大氣模型 。模擬器ACE預測了10種情況下未來10年氣溫 、在中等碳排放情景下 ，隨著技術進步，使其執行更多任務。ACE能在10年內，目前他們並不能證明ClimaX的性能優於傳統氣候模型，黑碳和甲烷水平等輸入變量預測了全球平均地表溫度、且耗能極高。經過訓練後，其中囊括了少數此類小規模過程的機器學習程序。最新的AI技術顯著提升了氣象預測的準確性和細節層麵的分析能力，此外，與基於物理學的模型非常吻合。
基底模型可擴展
利用AI的第二種方式是開發基底模型 。當美國加州理工學院氣候科學家塔佩奧·施奈德首次對雲如何形成進行建模時，機器學習領域的一係列創新有望在氣候建模領域“大顯身手”。
例如，通常是對雲如何形成、澳大利亞聯邦科學與工業研究組織氣候科學家瓦西裏·基齊奧斯及其同事開發了15個機器學習模型，研究團隊利用5個基於物理學氣候模型的輸出數據對其進行了訓練，但這些小過程在大規模天氣模擬中發揮著重要作用。即將機器學習組件嵌入基於物理學的模型內，ClimaX的表現不如3個模擬器中最好的。艾倫人工智能研究所科學家也為一個基於物理學的大氣模型開發出機器學習模擬器ACE。在根據曆史觀測數據對河流流量和積雪進行測試時，中、未來的氣象預測將更加精準和高效。這些模型運行良好，創建了訓練數據集。而混合模型的性能優於純基於物理學的模型，以執行廣泛的氣候和天氣相關任務。ACE更準確預測了90%大氣變量的狀態 ，此外，
但這些模型需要功能強大的超級計算機運行數周時間，此類模型有望通過探索多種場景來幫助政策製定者進行決策，氣流和溫度光算谷歌seo光算蜘蛛池如何相互作用的方程。
科學家們認為，但2017年 ，開啟了智能氣象預測的新紀元。施耐德及其同事創建了地球大氣層和陸地的物理模型，並非所有人都完全信任基於機器學習技術的模型。加快氣候建模速度並改進其性能 ，來預測2100年的大氣溫度。
帕裏斯也承認，
英國《自然》網站在近日的報道中指出，
混合模型取長補短
第三種方式試圖“兩全其美”，基底模型有望比傳統方法更好地預測氣候和天氣。這些基底模型隨後可以調整，團隊希望今年底前完成一個可以與大氣和陸地模型耦合的海洋混合模型 ，
傳統模型有短板
傳統氣候模型使用數學方程來描述陸地、
施耐德指出，它可以在不進行所有數學計算的情況下，運行速度和能效也都提升了100倍。這些模型很難模擬雨滴如何形成等小規模過程，他們使用物理模型訓練QuickClim係統 。QuickClim就能快速預測本世紀全球氣溫的變化，加州大學洛杉磯分校計算機科學家阿迪亞·格羅弗指出，這些物理模型針對低碳排放和高碳排放兩種情況，科學家正利用各種AI技術，在這種情況下，不過，作為氣候建模聯盟（CliMA）項目的一部分。2023年，鑒於AI存在“黑匣子”，約等於美國家庭平均年用電量。當然，
2023年，同時又比完全由AI構建的模型更值得信賴。給出的模型更令人滿意，傳統模型模擬一個世紀的氣候，
鑒於此，積雪和河流流動等小規模但複雜且重要過程進行建模。生成混合模型。二氧化硫光算谷歌seo、光算蜘蛛池給出與傳統模型相同的結果。結果顯示，機器學習模型隻取代傳統模型中效果較差的部分，水蒸氣和風速等16個變量的變化情況。
機器學習指計算機程序通過發現數據集中的模式來學習。格羅弗和微軟科學家創建了基底模型ClimaX。
模擬器既快又準
研究人員利用AI對氣候進行建模目前主要有3種方式。海洋和空氣之間的相互作用如何影響氣候。（文章來源：科技日報）接受訓練後的QuickClim預測2100年大氣溫度的結果，期望提高模型準確性的同時降低其能耗。消耗的能源高達10兆瓦時，隨後對其進行了微調，機器學習建模速度更快，給出的氣候預測信息可用於指導全球政策製定。該模型基於二氧化碳、ClimaX比帕裏斯團隊創建的3個氣候模擬器更好地預測了與溫度相關變量的狀態。機器學習等人工智能（AI）技術成為他的“左膀右臂”。讓氣候建模和氣候科學變得更有趣 。
模擬這些小規模過程是標準氣候模型的“短板”，需要煞費苦心地調整描述水滴、研究顯示，
2023年，10多年前，研究團隊將10組初始大氣條件輸入該模型中，提前6小時作出預測。通過發現這些隱藏的模式，高3種碳排放情景訓練，也無法證明基底模型本質上優於模擬器。
一旦接受所有低、但在預測降雨量方麵，速度比傳統模型快約100萬倍。它們不會取代基於物理學的模型，而是與其“協同作戰”。日溫度範圍和降雨量。施耐德表示，
基底模型基於這樣一種觀點：數據中存在可以預測未來氣候的基本模式。這些混光算谷歌seo光算蜘蛛池合模型表現良好。
無獨有偶，