2026年4月16日——气候模型能预测欧洲哪些地区夏季将异常炎热，或太平洋是否会出现异常强烈的厄尔尼诺现象。在全球层面，这些模型已能成功描绘不同未来情景的后果。但只有当地球系统模型尽可能精确时，气候变化预测才能真正发挥作用。

在日本和奥地利的气候会议上，Climate QML团队的两位研究人员将展示德国航空航天中心（DLR）如何运用机器学习与量子计算机，在湍流混沌最显著的领域减少数据分析误差。该团队在DLR大气物理研究所探索如何通过量子机器学习（QML）更精准快速地建模气候，从而优化技术评估与减排建议。

机器学习提升气候模型精度

大气湍流建模与预测尤为困难：湍流本质具有混沌特性，在大气边界层中表现尤为多变。Climate QML正研究如何借助机器学习与量子计算机改进气候模型。米耶克·施瓦布近期在日本京都举办的CMIP社区研讨会2026上公布了最新成果。

量子计算机实现更精准分析

Klim-QML团队还将亮相欧洲地球科学联盟大会（EGU26）。5月3日至8日的维也纳国际会议上，莱娜·多格拉将就量子计算机湍流数据分析发表演讲。近期基于机器学习的混合模型已成功优化了研究中的参数化方案。由于采用数据驱动方式，这些模型能更精确解析背后的经验数据。

然而要在区域和局部层面实现更精准预测，改进后的气候模型需要强大算力支持。米耶克·施瓦布、莱娜·多格拉与DLR大气物理研究所团队正探索量子计算机的应用潜力。他们将优化模型与实际天气现象进行对比评估，以实现更精准的区域气候变迁预测。此类研究不仅提升预报精度，优化后的气候模型还有助于理解航空航天、能源及交通等领域各类技术的气候影响。