据《物理世界》文章，美法联合科研团队推出AI + 罕见事件采样（RES） 气候模拟框架，解决传统气候模型计算成本过高、稀有极端天气难以测算的痛点。该方法通过AI 预筛选易催生热浪、极端气旋的气象模拟场景，仅对高风险时段做完整物理仿真，算力消耗仅为传统全域模拟的 1/1000。结果显示，以PlaSim简化气候模型为基准，该方法得出的中纬度热浪频率预测结果高度吻合，可用于当前欧洲热浪等极端高温事件分析。苏黎世联邦理工学者表示，该方案填补了传统 RES 筛选条件单一的短板，后续可拓展至暴雨、台风等全品类极端气候预测，适配高精度气候模型。

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