SamudrACE：基于三维海洋与大气模拟器的快速高精度耦合气候建模
大气与海洋物理
2026-03-03 v2 机器学习
摘要
传统数值全球气候模型通过在大气、海洋、海冰、陆地表面及其他地球物理过程的独立模拟器之间交换边界条件来模拟完整的地球系统。这一范式允许在通用框架内对各个组件进行分布式开发，并通过一个耦合器统一处理各圈层间的空间或时间对齐及通量交换。遵循为基于机器学习的模拟器改造的类似方法，我们提出了SamudrACE：一个耦合的全球气候模型模拟器，能够以1度水平分辨率、6小时大气分辨率和5天海洋分辨率生成长达数世纪的模拟，包含跨越8个大气垂直层和19个海洋垂直层的145个二维场，以及海冰、地表和大气层顶变量。SamudrACE具有高度稳定性，且气候偏差较低，可媲美其各组件在预设边界强迫下的表现，同时在对ENSO等耦合气候现象的模拟中展现出真实的变率，这在非耦合模式下是无法实现的。
引用
@article{arxiv.2509.12490,
title = {SamudrACE: Fast and Accurate Coupled Climate Modeling with 3D Ocean and Atmosphere Emulators},
author = {James P. C. Duncan and Elynn Wu and Surya Dheeshjith and Adam Subel and Troy Arcomano and Spencer K. Clark and Brian Henn and Anna Kwa and Jeremy McGibbon and W. Andre Perkins and William Gregory and Carlos Fernandez-Granda and Julius Busecke and Oliver Watt-Meyer and William J. Hurlin and Alistair Adcroft and Laure Zanna and Christopher Bretherton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12490},
year = {2026}
}
备注
29 pages, 26 figures