weixin_56135535的博客

☄ 全球气候模型（GCM）作为气候研究的核心工具，通过复杂的数值方程组描述大气、海洋、冰层、陆地和生物地球化学过程等地球系统组成部分及其相互作用。世界气候研究计划（WCRP）组织的气候模型比较计划（CMIP）为科学家提供了系统性比较不同模型模拟结果的宝贵框架。相较于前代模型，CMIP6包含了更完善的人类活动情景（SSPs）和更精细的生态系统反馈机制，为气候变化研究提供了更可靠的数据支持。大语言模型（LLM）的基本原理和发展趋势（ChatGPT、GPT-4、Gemini、DeepSeek、Claude等）

随着我国经济快速发展，我国面临着日益严重的大气污染问题。近年来，严重的大气污染问题已经明显影响国计民生，引起政府、学界和人们越来越多的关注。大气污染是工农业生产、生活、交通、城市化等方面人为活动的综合结果，同时气象因素是控制大气污染的关键自然因素。大气污染问题既是局部、当地的，也是区域的，甚至是全球的。本地的污染物排放除了对当地造成严重影响外，同时还会在动力输送作用下，极大地影响下风向地区的大气环境状况。

1.西北太平洋台风模拟2.强天气过程—冰雹个例模拟3.WRF-solar模拟太阳辐射。

国家碳达峰碳中和（双碳）目标对未来大气污染控制提出了新的要求，也为未来气候变化背景下，大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式是一种利用全球气候模型的输出数据来驱动区域气候模型和气候-化学耦合模型的方法。这种方法可以用于模拟未来气候变化对区域气候和大气污染的影响。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势的预估模拟。该模式比较计划涉及数据的格式转