罗京佳教授：机器学习加速气候模拟

6月7-8日，深圳超算召开气象专题研讨会，南京信息工程大学罗京佳教授做了“气候模拟和预测研究简介”的学术报告，介绍了他近年来结合超算和人工智能在气象预报方面做的工作。

罗教授认为，气象的数值预报要朝着高精度化、复杂化和智能化的方向发展。罗教授的SINTEX-F2模型，模拟全球海洋温度，在大范围内普遍取得了小于1度的误差，在海岸线附近经过精细化模拟可取得小于5度的误差。对热带气旋的模拟，除了通过增加分辨率来提高精度以外，还通过对海面非对称旋涡资料的同化，极大地减少了飓风路径的预报误差。

罗教授开发了新一代网格系统，如二十面网格和阴阳网格，实现了大气和海洋的耦合模拟。通过粗细混合的动态变换网格，对台风及其附近区域进行了高精度模拟。同时还模拟了经过风力发电机后的风场。罗教授还通过对大气积云对流、大气云垂直结构、海洋中尺度涡旋和陆面土壤过程的观测资料的深度学习，提高了计算效率和模拟精度，为以后海洋的无缝隙多尺度模拟奠定了良好基础。

罗京佳教授长期从事热带气候年际-年代际变化、全球气候模式研发、气候预测理论和方法及应用、气候变化机制等研究。