本文介绍了一种结合物理气候建模与人工智能的新方法，用于生成区域环境风险的详细评估。该方法能够更全面地评估未来环境预测中的不确定性，超越现有技术的能力。地球系统模型是预测和应对地球环境变化的最佳工具，但由于高分辨率运行的计算成本巨大，其区域投影能力受限于较粗的尺度（如约100公里，相当于夏威夷岛的大小）。然而，为了制定从农业、水资源管理到防洪、热浪和野火等城市级（约10公里）规划，更高精度的预测至关重要。为解决这一问题，研究团队提出了一种新型生成式AI方法，有效弥合了分辨率差距，为精细尺度的环境风险评估提供了新途径。

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