統計模型與未來氣候的對話：AI 於氣候變遷推估資料的應用與挑戰

Abstract

本次演講將介紹國科會「氣候變遷整合服務平台」（TCCIP）之氣候推估資料與應用現況，並探討人工智慧（AI）在剖析複雜氣候系統中的機會與挑戰。
隨著全球氣候模式（GCMs）持續發展，如何將低解析度的推估結果轉化為具決策意義的高解析度區域資訊，成為「統計降尺度」（Statistical Downscaling）研究的核心課題。近年興起的「物理引導 AI」（Physics-guided AI），則嘗試將大氣動力學、海洋學等基礎物理理論融入神經網路架構，以補足純資料驅動模型的侷限，提升長期推估的可信度與物理一致性。
同時，「地球數位孿生」（Digital Twin）技術正快速發展，結合高解析度模擬、巨量資料與 AI技術，打造能應用於氣候與環境變化分析的「虛擬地球」。這些創新將可強化基礎設施的穩健性，為制定調適與減緩策略提供科學依據。

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