Stochastic thermodynamics and predictability of Ornstein-Uhlenbeck processes: an application to the Madden-Julian Oscillation
University of Bologna（博洛尼亚大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；University of Colorado（科罗拉多大学）
本文提出OU过程的粗粒化随机热力学框架，应用于MJO，发现可预测性与路径作用相关，且MJO变得更可预测、更不可逆、更活跃。
2026-10-05 cond-mat.stat-mech physics.ao-ph
Prediction and Predictability of the Wet-Season Rainfall over Southeast India
Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）；Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；Gauhati University（高哈蒂大学）
研究发现印度东南部泰米尔邦湿季降雨受南海气温异常影响，长期预测能力源于热带印度洋与赤道大西洋的 SST 与降雨相互作用，为应对降雨变化提供了数据驱动的预测方法。
2026-05-02 physics.ao-ph
Limits to predictability of the asymptotic state of the Atlantic Meridional Overturning Circulation in a conceptual climate model
本研究利用快慢耦合的概念气候模型，探究大西洋经向翻转环流的终态敏感性，发现分形吸引域边界导致其渐近状态的第二类可预测性趋近于零，为气候临界点预测及高维气候模型解释提供了参考。
2023-12-18 cond-mat.stat-mech nlin.CD physics.ao-ph
Artificial Intelligence for Prediction of Climate Extremes: State of the art, challenges and future perspectives
本文综述AI在极端天气气候事件预测中的方法、成效与混合建模优势，并分析数据、泛化和可复现性等挑战及未来方向。
2023-10-03 physics.ao-ph
Committor Functions for Climate Phenomena at the Predictability Margin: The example of El Niño Southern Oscillation in the Jin and Timmerman model
气候系统中的许多现象处于天气和气候之间的灰色地带：它们不适合确定性预测，但它们仍然依赖于初始条件。一个自然的例子是中期预测，这本身就是概率性的，因为它超出了大气的确定性可预测时间，但可以根据系统的当前状态进行统计上重要的预测。同样，人们可能会问提前几个月发生厄尔尼诺事件的概率。在本文中，我们引入了一个量，它正好对应于这种类型的预测问题：提交函数是一个事件发生在给定的时间窗口内的概率，作为初始条件的函数。我们解释了这个概率概念的主要数学性质，并在厄尔尼诺的低维随机模型Jin和Timmerman模型的情况下计算它。在这种情况下，我们表明，预测感兴趣的事件发生的概率的能力可能会有很大的不同，这取决于初始状态。主要结果是内在概率可预测性（当提交者函数是光滑的，并且可以计算不敏感地依赖于初始条件的概率）和内在概率不可预测性（当提交者函数敏感地依赖于初始条件时）之间的新区别。我们还证明了Jin和Timmerman模型可能是具有弱噪声的随机微分方程的第一个例子，其中吸引子之间的转换不遵循Arkenius定律，这是基于大偏差理论和一般假设所期望的。
2022-05-17 cond-mat.stat-mech nlin.CD physics.ao-ph
Long-term prediction of ENSO with physics-guided Deep Echo State Networks
School of Physical Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学物理科学与技术学院）；State Key Laboratory of Earth System Numerical Modeling and Application, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院大气物理研究所地球系统数值模拟与应用国家重点实验室）；School of Systems Science/Institute of Nonequilibrium Systems, Beijing Normal University（北京师范大学系统科学系/非平衡系统研究所）；State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室）；Frontier Science Center for Deep Ocean Multispheres and Earth System (FDOMES) and Physical Oceanography Laboratory, Ocean University of China（中国海洋大学深海多圈层与地球系统前沿科学中心及物理海洋学实验室）；Laoshan Laboratory（崂山实验室）
本文提出一种基于物理引导的深度回声状态网络，实现ENSO长期预测，揭示非线性耦合机制并确定预测时间范围。
2026-01-18 nlin.CD physics.ao-ph
Forecasting the El Niño type well before the spring predictability barrier
厄尔尼诺南方涛动（ENSO）是全球气候年际变化的最重要驱动因素，可在全球各地引发极端天气事件和灾害。根据最大变暖的区域，厄尔尼诺事件可以分为两种类型，东太平洋（EP）和中太平洋（CP）事件。厄尔尼诺现象的类型对其影响有重大影响，甚至可能导致全球同一地区的干旱或潮湿状况。本文指出，赤道西太平洋和中太平洋海表温度距平（SSTA）的纬向差异$ΔT_{WP-CP}$对厄尔尼诺的类型有早期指示作用：当年底$ΔT_{WP-CP}$为正值时，次年的事件可能是EP事件，否则为CP事件。从1950年到现在，3/4的EP预测和所有CP预测都是正确的。当结合这种方法与以前介绍的气候网络的方法，我们得到可靠的预测的开始和类型的事件：在提前约一年的时间，2/3的EP预测和所有CP预测在有关期间是正确的。综合模型的预测能力大大高于目前的业务类型预测，平均提前时间约为1个月，应允许早期缓解措施。
2022-12-28 physics.ao-ph
Network science disentangles internal climate variability in global spatial dependence structures
本研究利用网络科学方法，提出连通率指标R，以刻画地球系统模型集合中内部气候变率对全球温度空间依赖结构的影响，并揭示人为影响下气候可预测性的潜在变化。
2025-01-24 physics.ao-ph
Data-Driven Koopman Analysis of Tropical Climate Space-Time Variability
我们研究地球热带气候系统的非线性动力学。为此，我们应用最近开发的技术，遍历动力系统产生的时空数据的特征提取和模式分解。该方法依赖于构建低维表示（时间模式）的信号，使用本征函数的库普曼运营商的遍历动力系统中的观测量的演变。我们将这种技术应用于各种热带气候数据集，并提取一个多尺度层次的时空模式的日际时间尺度。特别是，我们检测没有预过滤的输入数据模式上运行的季节内和较短的时间尺度，对应于有组织的对流传播。我们讨论了这些传播功能的显着特性，特别是我们专注于某些类型的这些旅行模式的活动是如何与低频动态。作为这项工作的延伸，我们讨论了它们的潜在的可预测性的基础上的一系列非参数技术和潜在的进展，了解这些模式的可变性的确定性和随机方面。
2017-11-05 physics.ao-ph
Examining the variability of cloud hydrometeors and its importance on the Indian summer monsoon rainfall predictability
提前一个季节预报印度夏季风（ISM）降水具有重要的社会经济价值。它是世界上大约六分之一人口的生命线。由于对云、对流和环流之间相互作用的了解有限，动力学模型的次临界技能，ISMR预测仍然是一个具有挑战性的问题。利用印度夏季风（ISM）再分析资料，研究了不同时间尺度（3 - 7天、10 - 20天和30 - 60天波段）的云水凝结物（云冰和云水）的变化。在这里，我们还表明，与ISM亚季节（天气+季节内）波动相关的云水凝物（特别是云冰）的“内部”变化是部分可预测的，因为它们被发现与缓慢变化的强迫（例如，厄尔尼诺和南方涛动）。深对流云的代表，其中涉及冰相过程中的耦合气候模式，强烈调制ISMR变率与全球预测。利用耦合的全球气候模式（CGCM）对两个敏感性模拟的结果，说明了云降水对ISM降水可预报性的重要性。因此，本研究提供了一个科学的基础，通过改善云的物理过程在亚季节的时间尺度上，并激励在这一方向上的进一步研究，以改善季节ISMR的模拟。
2021-01-12 physics.ao-ph physics.geo-ph physics.soc-ph
A Bayesian approach to regional decadal predictability: Sparse parameter estimation in high-dimensional linear inverse models of high-latitude sea surface temperature variability
随机简化模式是研究气候系统的一个重要工具，因为气候系统的许多空间和时间尺度不能完全离散化，或者潜在的物理因素可能不能完全解释。简化模式的一种形式，线性逆模式（LIM），已被广泛用于区域气候可预测性研究-通常侧重于热带或中纬度研究。然而，大多数LIM拟合技术依赖于源自波动耗散理论的点估计技术。在这一方法研究中，我们探索使用贝叶斯推断技术的LIM参数估计的海表温度（SST），量化的熟练的年代际可预报性贝叶斯LIM模式在高纬度地区。我们发现，贝叶斯方法，当与传统的点估计方法相比，LIM型模型，提供更好的校准概率技能，同时提供更好的点估计，由于在高维问题的先验分布的正则化效果。我们比较了几个先验的效果，以及最大似然估计，（1）估计参数值的一个完美的模型实验和（2）生产校准1年SST异常预测分布使用前工业控制运行的社区地球系统模型（CESM）。最后，我们采用了主机的概率技能指标，以确定在何种程度上LIM可以预测SST异常在高纬度地区。我们发现，先验分布的选择有一个明显的影响估计结果，和先验，强调物理相关的属性增强模型的能力，捕捉SST异常的变化。
2020-04-27 physics.ao-ph physics.data-an stat.ME
Seasonal prediction of climate-driven fire risk for decision-making and operational applications in a Mediterranean region
在本文中，我们评估和开发的气候服务，重点是生产的季节性预测夏季野火在地中海地区通过参与式的方法与最终用户。我们首先建立一个数据驱动的模型，将干旱指标（标准化降水蒸散指数; SPEI）与加泰罗尼亚（西班牙东北部）的一系列烧毁区域联系起来。然后，我们通过结合先前的观测条件和气候学来获得SPEI预测。最后，我们评估的预测技能的系统，通过使用交叉验证来评估的预测，如果他们已经取得了操作。我们的火灾预报系统揭示了一个未开发的和有用的烧伤面积预测能力。我们认为，这种来源的可预测性主要是由于观测到的初始条件对夏季干旱条件的影响。这一系统是与利害关系方共同构想的，将气候驱动的预测与用户感兴趣的信息相结合，包括确定气候变量、阈值和模型。这一定制系统的共同生产使火灾风险展望能够转化为火灾管理的有用信息。这种火灾预测能力在制定积极的火灾管理做法方面发挥着至关重要的作用，例如长期燃料评估和其他火灾风险规划，从而最大限度地减少不利气候条件对夏季烧毁地区的影响。
2019-05-03 physics.ao-ph
Analysis of a bistable climate toy model with physics-based machine learning methods
我们提出了一个全面的框架，能够解决第一和第二种高维混沌模型的可预测性。为此，我们分析了一个新引入的多稳态气候玩具模式的性质，该模式是由Lorenz '96模式与零维能量平衡模式耦合而成的。首先，利用MonteCarlo盆分叉分析方法识别系统的吸引子。此外，我们能够检测分离两个吸引子的忧郁状态。然后，神经常微分方程的应用，以预测系统的未来状态，在这两个确定的吸引子。
2021-06-28 nlin.CD physics.ao-ph physics.data-an
The Study of Climate on Alien Worlds
描述太阳系以外的大气层不再是一项局限于科幻小说领域的努力。
2012-06-16 astro-ph.EP physics.ao-ph
Technical Report: Towards Unified Diffusion Models for Multi-Model Climate Emulation at Scale
本文提出统一扩散模型，通过学习多个气候模型和排放情景的共享分布模式，实现大规模多模型气候模拟，提高不确定性量化和处理效应分析的效率。
2025-11-28 physics.ao-ph
The Physics of Climate Variability and Climate Change
气候系统是一个受迫的、耗散的、非线性的、复杂的、非均匀的、处于热力学平衡状态的系统。该系统在时间和空间的许多运动尺度上表现出自然变率，并且受到各种自然和人为的外部强迫的影响。本文回顾了气候现象的观测证据和行星尺度流动的控制方程，以及提出了气候科学中使用的模式层次结构的关键概念。在动力系统理论的应用，一方面，和非平衡统计物理学的最新进展，另一方面，第一次汇集在一起，并显示出相互补充，帮助理解和预测系统的行为。这些互补的观点允许作为随机过程的亚网格尺度现象的自洽处理，以及自然气候变率和强迫气候变化的统一处理，以及气候敏感性，响应和可预测性的关键问题的治疗。
2020-02-26 cond-mat.stat-mech nlin.CD physics.ao-ph
Impact of tropical teleconnections on the long-range predictability of the atmosphere at midlatitudes: A reduced-order multi-scale model perspective
本研究通过降阶多尺度模型，考察热带遥相关对中纬度长期可预测性的影响，发现热带初始误差显著降低年际预测技巧，而集合平均和时间平均可提升预报质量。
2023-10-10 nlin.CD physics.ao-ph
Assessment of inter-model variability and biases of the global water cycle in CMIP3 climate models
观测到的变化，如20世纪全球气温上升和全球水循环加剧，也是耦合大气环流模式的有力结果。尽管取得了这一成功，但在一阶气候响应中较小的模型间变异性和偏差对气候可预测性有影响，特别是在使用多模型方法时。结果表明，IPCC-AR 4模式对20世纪和21世纪A2情景的气候模拟在模拟全球大气水分平衡方面存在不足。只有少数模式的大偏差影响了多模式平均全球水分收支，存在-0.14 Sv的不平衡通量，而多模式的中位数不平衡仅为-0.02 Sv。对于大多数模型，检测到的不平衡还随着时间的推移而变化。因此，在所审查的18个IPCC-AR 4模型中，有13个模型的全球年平均降水量超过了全球蒸发量，这表明大气中的水分应该“泄漏”，而其余5个模型则隐含着“洪水”。水汽的源/汇也可以被视为大气潜热加热/冷却，因此是大气能量收支或非辐射强迫的正/负扰动，范围为-1至+6 W/m2（中位数为+0.1 W/m2）。全球大气水分从海洋向陆地输送，影响陆地水循环也增加了约5%，模式到模式的范围从1%到13%。这种变化部分是由于模型中气溶胶强迫的不同实现。对气候模拟中干旱区向极移动的评估表明，泄漏和洪水模型两个子集的多模型平均值产生的空间移动与21世纪全球变暖模拟中预期的大小相似。
2011-09-28 physics.ao-ph
Am I Confused or Is This Confusing?: Deep Ensembles for ENSO Uncertainty Quantification
Colorado State University（科罗拉多州立大学）；Boston University（波士顿大学）
本文利用深度集成分析ENSO预测性，揭示了在气候变暖背景下，epistemic不确定性与aleatoric不确定性的差异及影响。
2026-03-21 physics.ao-ph
A new framework for climate sensitivity and prediction: a modelling perspective
气候模式对CO2浓度增加的敏感性和年代际尺度上的气候响应仍然是评估人为气候变化的长期和短期影响的主要不确定因素。虽然在这些问题上进展相对缓慢的部分原因是数值气候模式固有的不准确性，但这也暗示需要为研究气候敏感性和用数值模式进行气候变化预测的问题提供更坚实的理论基础。在这里，我们表明，它是可能的，使用Ruelle的响应理论来预测的影响，任意的CO2强迫的情况下，全球地面温度的大气环流模式。响应理论将气候敏感性的概念置于坚实的理论基础之上，并严格地解决了不同时间尺度上的可预测性问题。从概念上讲，我们的结果表明，执行气候变化实验与大气环流模式是一个明确的问题，从物理和数学的角度来看。实际上，我们的研究结果表明，考虑一个单一的CO2强迫的情况下，足以构建运营商能够预测气候观测值的响应，任何其他CO2强迫的情况下，不需要进行额外的数值模拟。我们还介绍了在不同的时间尺度上的气候敏感性和气候响应之间的一般关系，从而提供了一个明确的定义，在不同的时间尺度上的系统的惯性。虽然我们在这里报告的是线性响应，但一般理论也允许处理非线性效应。我们的研究结果为从一个全新的角度重新设计和解释气候变化实验铺平了道路。
2014-09-24 cond-mat.stat-mech physics.ao-ph physics.flu-dyn
Applications of large deviation theory in geophysical fluid dynamics and climate science
气候系统是一个复杂、混乱的系统，在时间和空间尺度上具有许多自由度和可变性。更深入地了解其动态过程是一项非常紧迫的科学挑战，特别是考虑到正在发生的气候变化和不断演变的气候危机。在统计物理学中，复杂的多粒子系统被成功地用大偏差理论（LDT）的数学框架来研究。LDT在解决地球物理流体动力学和气候科学的相关问题方面具有巨大的潜力。特别是，LDT允许了解气候场与长期平均值的持续偏差的基本特性，并将其与低频，大尺度气候变率模式相关联。此外，LDT可以与所谓的罕见事件算法结合使用，以探索相空间中很少访问的区域，从而研究气候的特殊动力学配置。这些应用对于提高我们对高影响天气和气候事件的理解至关重要。此外，LDT提供了强有力的工具，用于评估噪声引起的气候系统或其组成部分的竞争亚稳态之间的转换的概率。这反过来又对提高我们对气候系统的全球稳定性及其洛伦兹意义上的第二类可预测性的理解至关重要。这次审查的目标是多方面的。首先，我们要提供一个介绍的背景下，随机过程的大偏差法律的推导。然后，我们将这些结果与现有的文献显示LDT在气候科学和地球物理流体动力学的应用现状。最后，我们提出了一些可能的路线，未来的调查。
2021-06-25 cond-mat.stat-mech physics.ao-ph physics.comp-ph
Analogous response of temperate terrestrial exoplanets and Earth's climate dynamics to greenhouse gas supplement
本文通过ExoCAM和CMIP6模拟对比TRAPPIST-1e与地球，发现CO2补充在非受照区域引发类似放大增温并改变全球环流，同时增加近地表稳定性、降低低气压稳定性，揭示两类行星气候动力学对温室气体补充具有一致的相对响应。
2023-07-05 astro-ph.EP physics.ao-ph
Improving seasonal forecast using probabilistic deep learning
实现季节预报潜力及其社会经济效益的途径在很大程度上取决于改进基于大气环流模式的动力预报系统。为了改进动力季节预报，关键是建立预报基准，并澄清由模式初始化误差、公式缺陷和内部气候变率造成的预报限制。由于生成大型预报集合的成本巨大，而用于预报验证的观测有限，因此季节性预报基准测试和诊断任务具有挑战性。在这项研究中，我们开发了一个概率深度神经网络模型，利用大量现有的气候模拟来增强季节预测能力和预测诊断。通过利用气候模拟中编码的复杂物理关系，我们的概率预报模型在准全球降水和近地面温度季节性预报中，与最先进的动力预报系统相比，表现出良好的确定性和概率技能。我们应用这种概率预测方法来量化的初始化错误和模型制定的动态季节性预测系统的缺陷的影响。我们引入显着性分析方法，有效地确定影响季节变化的关键预测因子。此外，明确建模的不确定性，变分贝叶斯，我们给出了一个更明确的答案如何厄尔尼诺/南方涛动，季节性变化的主导模式，调制全球季节性可预测性。
2020-10-27 physics.ao-ph physics.geo-ph stat.ML
Does the subtropical jet catalyze the mid-latitude atmospheric regimes?
了解大气低频变率在气候研究、气候变化探测和扩展天气预报等领域具有重要意义。北半球的气候特征是行星波是大气变率的相关成分。一些观测和理论论据似乎支持这样的观点，即冬季行星波指标服从非高斯统计，并可能呈现多模态概率密度函数，从而表征气候系统的低频部分。我们表明，对流层上层急流强度是一个关键参数，在确定是否行星波指标表现出一个单一的或双峰的行为，我们确定了相关的阈值的射流。这些结果是通过考虑重叠时期的NCEP-NCAR和ECMWF再分析数据获得的。我们的结果与非线性地形理论一致，它解释了大气低频变率的统计非正态性及其可能的双峰性。
2006-04-12 physics.ao-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
Multidecadal Cycles Study in the Climate Indexes Series Using Wavelet Analysis in North/Northeast Brazil
Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE)（航空与空间研究所）；Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”（圣保罗大学路易斯·德奎罗斯高等农学院）
本文利用小波分析研究了巴西北部和东北部气候指数序列中的多十年周期，发现32、64、128和256个月的周期，对应约2.66至21.33年，与太阳活动和气候变异相关。
2026-04-03 physics.ao-ph stat.AP
