利用涨落-耗散定理的AI实现加速探索海洋云增亮对气候临界点的影响
大气与海洋物理
2023-02-07 v1 人工智能
摘要
海洋云增亮（MCB）是一项拟议的气候干预技术，旨在部分抵消温室气体变暖，并可能避免跨越气候临界点。MCB对区域气候的影响通常通过计算成本高昂的地球系统模型（ESM）模拟来估算，这阻碍了对潜在MCB干预措施的庞大可能性空间进行全面评估。在此，我们描述了一个名为AiBEDO的AI模型，该模型可通过涨落-耗散定理（FDT）的新颖应用，快速预测气候对各种强迫的响应。AiBEDO是一个多层感知器（MLP）模型，它利用月平均辐射异常图来预测一系列时间滞后下的地表气候异常。通过利用包含内部气候噪声的大型现有ESM模拟数据集，我们使用AiBEDO构建了一个FDT算子，该算子在针对ESM模拟进行评估时，能成功预测气候对MCB强迫的响应。我们提出，AiBEDO-FDT可用于优化MCB强迫模式，以降低临界点风险，同时最大限度地减少气候其他部分的负面副作用。
引用
@article{arxiv.2302.01957,
title = {Accelerating exploration of Marine Cloud Brightening impacts on tipping points Using an AI Implementation of Fluctuation-Dissipation Theorem},
author = {Haruki Hirasawa and Sookyung Kim and Peetak Mitra and Subhashis Hazarika and Salva Ruhling-Cachay and Dipti Hingmire and Kalai Ramea and Hansi Singh and Philip J. Rasch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01957},
year = {2023}
}
备注
AAAI Spring Symposium conference full paper