第一章流體動(dòng)力學(xué)在氣象預(yù)報(bào)中的基礎(chǔ)應(yīng)用第二章高分辨率流體動(dòng)力學(xué)模型的發(fā)展第三章人工智能與流體動(dòng)力學(xué)的融合第四章邊界層流體動(dòng)力學(xué)及其預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)第五章流體動(dòng)力學(xué)在氣候變暖研究中的應(yīng)用第六章新興技術(shù)對(duì)流體動(dòng)力學(xué)氣象預(yù)報(bào)的拓展01第一章流體動(dòng)力學(xué)在氣象預(yù)報(bào)中的基礎(chǔ)應(yīng)用第1頁(yè)：引言——從龍卷風(fēng)到颶風(fēng)：流體動(dòng)力學(xué)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)流體動(dòng)力學(xué)在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用是一個(gè)復(fù)雜且不斷發(fā)展的領(lǐng)域。以龍卷風(fēng)和颶風(fēng)等極端天氣現(xiàn)象為例，流體動(dòng)力學(xué)模型在預(yù)測(cè)其路徑、強(qiáng)度和影響方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。2023年美國(guó)俄克拉荷馬州發(fā)生的龍卷風(fēng)襲擊，其風(fēng)速高達(dá)250公里/小時(shí)，造成了巨大的破壞。這一事件突顯了流體動(dòng)力學(xué)模型在預(yù)測(cè)極端天氣中的重要性。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型往往無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)這類(lèi)天氣現(xiàn)象，而流體動(dòng)力學(xué)模型則能夠提供更為精確的預(yù)測(cè)。根據(jù)NOAA的數(shù)據(jù)，2024年全球因熱帶氣旋造成的經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)500億美元，其中60%歸因于預(yù)報(bào)延遲超過(guò)6小時(shí)。這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了流體動(dòng)力學(xué)模型在極端天氣預(yù)報(bào)中的必要性。流體動(dòng)力學(xué)模型通過(guò)模擬大氣中的流體運(yùn)動(dòng)，能夠預(yù)測(cè)風(fēng)場(chǎng)、溫度場(chǎng)和濕度場(chǎng)的分布，從而提供更為準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)。此外，流體動(dòng)力學(xué)模型還能夠預(yù)測(cè)極端天氣現(xiàn)象的發(fā)生概率和影響范圍，為防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。第2頁(yè)：分析——流體動(dòng)力學(xué)核心方程在氣象學(xué)中的簡(jiǎn)化Navier-Stokes方程湍流模型層結(jié)不穩(wěn)定條件流體動(dòng)力學(xué)的基礎(chǔ)方程模擬湍流能量的傳遞過(guò)程對(duì)流參數(shù)化方案第3頁(yè)：論證——數(shù)值模擬驗(yàn)證：以臺(tái)風(fēng)“梅花”為例臺(tái)風(fēng)“梅花”的數(shù)值模擬路徑WRF模型，網(wǎng)格距9公里不同模型的性能指標(biāo)對(duì)比傳統(tǒng)模型與AI增強(qiáng)模型的對(duì)比模擬中熱力反饋系數(shù)的敏感性分析系數(shù)調(diào)整對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的影響第4頁(yè)：總結(jié)——流體動(dòng)力學(xué)模型在災(zāi)害預(yù)警中的突破氣旋垂直結(jié)構(gòu)模擬短時(shí)強(qiáng)降水落區(qū)定位多尺度嵌套模型預(yù)測(cè)颶風(fēng)眼壁厚度預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)路徑拐點(diǎn)預(yù)測(cè)垂直氣流速度預(yù)測(cè)降水落區(qū)預(yù)測(cè)降水強(qiáng)度預(yù)測(cè)降水持續(xù)時(shí)間提高預(yù)報(bào)時(shí)效降低預(yù)報(bào)誤差增強(qiáng)預(yù)報(bào)精度02第二章高分辨率流體動(dòng)力學(xué)模型的發(fā)展第5頁(yè)：引言——從“模糊預(yù)報(bào)”到“精準(zhǔn)預(yù)報(bào)”：分辨率革命的起點(diǎn)流體動(dòng)力學(xué)模型在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用經(jīng)歷了從模糊到精準(zhǔn)的巨大變革。傳統(tǒng)的氣象模型由于分辨率較低，往往無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)天氣現(xiàn)象的細(xì)節(jié)。然而，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，高分辨率流體動(dòng)力學(xué)模型逐漸成為氣象預(yù)報(bào)的主流。例如，1969年NASA首次發(fā)布的全球風(fēng)場(chǎng)圖，其分辨率僅為2000公里，導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差較大。相比之下，2024年全球最高分辨率模型（GEOS-5，Δx=1km）的計(jì)算量高達(dá)1.2PFLOPS，能夠提供更為精確的天氣預(yù)報(bào)。這種分辨率的提升不僅提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，還使得氣象學(xué)家能夠更深入地研究大氣現(xiàn)象的物理機(jī)制。此外，高分辨率模型還能夠預(yù)測(cè)更多的氣象現(xiàn)象，如城市熱島效應(yīng)、山谷風(fēng)等，為城市規(guī)劃和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。第6頁(yè)：分析——網(wǎng)格加密的物理意義與計(jì)算挑戰(zhàn)渦旋離散化GPU加速網(wǎng)格變形技術(shù)不同網(wǎng)格尺度下的渦旋模擬提高計(jì)算效率適應(yīng)復(fù)雜地形第7頁(yè)：論證——多尺度嵌套技術(shù)的應(yīng)用：以長(zhǎng)江流域暴雨為例長(zhǎng)江流域暴雨的嵌套模擬結(jié)果WRF模型，主域Δx=25km，次域Δx=5km不同模型的性能指標(biāo)對(duì)比傳統(tǒng)模型與嵌套模型的對(duì)比嵌套模型中時(shí)間濾波器的設(shè)置提高模擬精度第8頁(yè)：總結(jié)——分辨率與預(yù)報(bào)精度的非線性關(guān)系分辨率提升的邊際效益國(guó)際先進(jìn)模型未來(lái)發(fā)展方向Δx從50km降至10km時(shí)預(yù)報(bào)能力提升Δx從2km降至1km時(shí)預(yù)報(bào)能力提升分辨率提升對(duì)預(yù)報(bào)精度的非線性影響ECMWF的四維變分技術(shù)GEOS-5的高分辨率模擬歐洲地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)精度提升量子計(jì)算在流體動(dòng)力學(xué)中的應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)的集成AI與流體動(dòng)力學(xué)的協(xié)同進(jìn)化03第三章人工智能與流體動(dòng)力學(xué)的融合第9頁(yè)：引言——從“黑箱”到“白箱”：AI賦能氣象預(yù)報(bào)的新范式人工智能（AI）在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用正在改變傳統(tǒng)的流體動(dòng)力學(xué)模型。傳統(tǒng)的流體動(dòng)力學(xué)模型往往是“黑箱”，即其內(nèi)部的工作機(jī)制難以理解。而AI技術(shù)則能夠通過(guò)學(xué)習(xí)大量的氣象數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取出氣象現(xiàn)象的規(guī)律，從而提供更為準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)。例如，谷歌DeepMind發(fā)布的“WeatherNet”系統(tǒng)，通過(guò)Transformer模型融合1000個(gè)氣象站數(shù)據(jù)，使得預(yù)報(bào)降雨的概率提前4小時(shí)預(yù)測(cè)。這種基于AI的氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)不僅提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，還能夠提供更為詳細(xì)的天氣預(yù)報(bào)信息，如降水落區(qū)、降水強(qiáng)度等。此外，AI技術(shù)還能夠與流體動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行融合，從而進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。這種AI與流體動(dòng)力學(xué)的融合，為氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。第10頁(yè)：分析——深度學(xué)習(xí)模型的物理約束機(jī)制物理約束網(wǎng)絡(luò)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)將模型輸出映射到物理允許域解決混沌系統(tǒng)模擬難題氣象數(shù)據(jù)增強(qiáng)第11頁(yè)：論證——AI驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)：以臺(tái)風(fēng)“山竹”為例臺(tái)風(fēng)“山竹”的AI自適應(yīng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)工作流程實(shí)時(shí)接收雷達(dá)數(shù)據(jù)，調(diào)整流體動(dòng)力學(xué)參數(shù)不同模型的性能指標(biāo)對(duì)比傳統(tǒng)模型與AI增強(qiáng)模型的對(duì)比強(qiáng)化學(xué)習(xí)在參數(shù)調(diào)整中的應(yīng)用優(yōu)化湍流擴(kuò)散系數(shù)第12頁(yè)：總結(jié)——AI與流體動(dòng)力學(xué)的協(xié)同進(jìn)化AI賦能流體動(dòng)力學(xué)模型的三條路徑國(guó)際先進(jìn)模型未來(lái)發(fā)展方向數(shù)據(jù)增強(qiáng)（生成真實(shí)氣象場(chǎng)）模型加速（GPU并行計(jì)算）物理約束（確保數(shù)值穩(wěn)定性）融合深度學(xué)習(xí)的流體動(dòng)力學(xué)模型北美地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整模型參數(shù)腦機(jī)接口技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)協(xié)同意念直接調(diào)整流體動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)極端天氣預(yù)警能力提升04第四章邊界層流體動(dòng)力學(xué)及其預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)第13頁(yè)：引言——從高空衛(wèi)星到街道積水：邊界層氣象的尺度差異邊界層流體動(dòng)力學(xué)在氣象預(yù)報(bào)中起著至關(guān)重要的作用。邊界層是指地球表面到大氣層中一定高度的區(qū)域，這個(gè)區(qū)域的大氣運(yùn)動(dòng)受到地表的顯著影響。例如，城市熱島效應(yīng)、山谷風(fēng)、海陸風(fēng)等氣象現(xiàn)象都與邊界層流體動(dòng)力學(xué)密切相關(guān)。傳統(tǒng)的氣象模型往往無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)邊界層氣象現(xiàn)象，而邊界層流體動(dòng)力學(xué)模型則能夠提供更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。例如，2024年全球平均氣溫較工業(yè)化前升高1.2℃，標(biāo)注極地升溫速率達(dá)3倍于全球平均值（北極升溫6℃）。這種溫度差異導(dǎo)致了極地渦旋的增強(qiáng)，進(jìn)而影響了全球的天氣模式。此外，邊界層氣象現(xiàn)象還會(huì)對(duì)城市規(guī)劃和防災(zāi)減災(zāi)產(chǎn)生重要影響。例如，城市熱島效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致城市溫度高于周邊地區(qū)，從而增加空調(diào)能耗和空氣污染。而山谷風(fēng)則會(huì)影響山谷地區(qū)的風(fēng)速和風(fēng)向，從而影響山谷地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和交通運(yùn)輸。因此，邊界層流體動(dòng)力學(xué)在氣象預(yù)報(bào)中的重要性不容忽視。第14頁(yè)：分析——城市冠層模型（UCM）的物理機(jī)制PBL湍流閉合方案城市冠層參數(shù)化多尺度建筑物幾何模型模擬夜間逆溫層建筑物高度和材料反射率的影響計(jì)算局部風(fēng)環(huán)境第15頁(yè)：論證——城市邊界層預(yù)報(bào)系統(tǒng)：以北京冬奧會(huì)為例北京冬奧會(huì)邊界層預(yù)報(bào)系統(tǒng)（WRF-UCM，Δx=1km）標(biāo)注鳥(niǎo)巢附近污染物濃度（PM2.5）的時(shí)空分布預(yù)測(cè)圖不同冠層參數(shù)化方案的性能指標(biāo)對(duì)比傳統(tǒng)模型與UCM模型的對(duì)比嵌套模型中時(shí)間濾波器的設(shè)置提高模擬精度第16頁(yè)：總結(jié)——邊界層氣象預(yù)報(bào)的未來(lái)方向邊界層氣象預(yù)報(bào)的關(guān)鍵要素國(guó)際先進(jìn)平臺(tái)未來(lái)發(fā)展方向冠層粗糙度自動(dòng)反演（LIDAR技術(shù)）低空風(fēng)場(chǎng)多普勒雷達(dá)融合城市三維建筑數(shù)據(jù)庫(kù)歐洲航天局“哨兵6-i”衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合亞馬遜地區(qū)降水估算精度提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整模型參數(shù)腦機(jī)接口技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)協(xié)同意念直接調(diào)整流體動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)極端天氣預(yù)警能力提升05第五章流體動(dòng)力學(xué)在氣候變暖研究中的應(yīng)用第17頁(yè)：引言——從百年來(lái)溫度變化到極端事件頻發(fā)流體動(dòng)力學(xué)在氣候變暖研究中的應(yīng)用是一個(gè)復(fù)雜且重要的課題。全球氣候變暖是一個(gè)長(zhǎng)期存在的現(xiàn)象，但近年來(lái)極端天氣事件的頻率和強(qiáng)度都在不斷增加。例如，2024年全球平均氣溫較工業(yè)化前升高1.2℃，標(biāo)注極地升溫速率達(dá)3倍于全球平均值（北極升溫6℃）。這種溫度差異導(dǎo)致了極地渦旋的增強(qiáng)，進(jìn)而影響了全球的天氣模式。此外，氣候變暖還會(huì)導(dǎo)致海平面上升、降水模式改變、生態(tài)系統(tǒng)退化等一系列問(wèn)題。因此，流體動(dòng)力學(xué)在氣候變暖研究中的應(yīng)用對(duì)于理解氣候變化的機(jī)制和預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化趨勢(shì)至關(guān)重要。第18頁(yè)：分析——?dú)夂蚰Ｐ椭械牧黧w動(dòng)力學(xué)參數(shù)化海洋混合層深度參數(shù)化方案大氣環(huán)流模型中的輻射強(qiáng)迫反饋海氣耦合模式模擬厄爾尼諾現(xiàn)象模擬溫室效應(yīng)放大系數(shù)模擬熱量傳遞過(guò)程第19頁(yè)：論證——?dú)夂蜃兣瘜?duì)邊界層的影響：以孟加拉國(guó)為例2024年IPCC第六次評(píng)估報(bào)告中的流體動(dòng)力學(xué)模擬結(jié)果標(biāo)注極地渦旋垂直結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)不同排放情景下的氣象指標(biāo)變化傳統(tǒng)模型與AI增強(qiáng)模型的對(duì)比氣候變率降尺度技術(shù)實(shí)現(xiàn)區(qū)域變暖速率的精細(xì)化預(yù)測(cè)第20頁(yè)：總結(jié)——?dú)夂蜃兣芯康牧黧w動(dòng)力學(xué)范式氣候變暖研究的關(guān)鍵問(wèn)題國(guó)際先進(jìn)平臺(tái)未來(lái)發(fā)展方向極端天氣事件的發(fā)生概率和影響范圍海平面上升的時(shí)空分布?xì)夂蛳到y(tǒng)臨界閾值的識(shí)別流體動(dòng)力學(xué)量子模擬器百萬(wàn)模式度的氣候模擬計(jì)算效率提升腦機(jī)接口技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)協(xié)同意念直接調(diào)整流體動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)極端天氣預(yù)警能力提升06第六章新興技術(shù)對(duì)流體動(dòng)力學(xué)氣象預(yù)報(bào)的拓展第21頁(yè)：引言——從“計(jì)算預(yù)報(bào)”到“智能預(yù)報(bào)”：技術(shù)融合的起點(diǎn)新興技術(shù)對(duì)流體動(dòng)力學(xué)氣象預(yù)報(bào)的拓展是一個(gè)充滿(mǎn)挑戰(zhàn)和機(jī)遇的領(lǐng)域。傳統(tǒng)的氣象預(yù)報(bào)主要依賴(lài)于流體動(dòng)力學(xué)模型，但這些模型往往需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，越來(lái)越多的新興技術(shù)開(kāi)始被應(yīng)用于氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域。例如，2024年谷歌DeepMind發(fā)布的“WeatherNet”系統(tǒng)，通過(guò)Transformer模型融合1000個(gè)氣象站數(shù)據(jù)，使得預(yù)報(bào)降雨的概率提前4小時(shí)預(yù)測(cè)。這種基于AI的氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)不僅提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，還能夠提供更為詳細(xì)的天氣預(yù)報(bào)信息，如降水落區(qū)、降水強(qiáng)度等。此外，AI技術(shù)還能夠與流體動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行融合，從而進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。這種AI與流體動(dòng)力學(xué)的融合，為氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。第22頁(yè)：分析——量子計(jì)算與流體動(dòng)力學(xué)量子退火量子相位估計(jì)量子隨機(jī)行走模擬湍流能量的傳遞過(guò)程模擬大氣成分的擴(kuò)散系數(shù)模擬大氣環(huán)流中的隨機(jī)游走路徑第23頁(yè)：論證——多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：以亞馬遜雨林為例2024年歐洲航天局“哨兵6-i”衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合結(jié)果標(biāo)注亞馬遜地區(qū)降水估算精度提升不同