AI智能体驱动水文建模：从自然语言到洪水模拟
点击蓝字关注我们论文信息期刊：GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS研究概述水文建模是洪水预警与水资源调控的关键手段，但其繁琐的数据预处理、参数设置与运行流程通常需数周至数月的专业训练，严重制约了其在教学、应急响应和公众场景中的普及。本研究提出一种面向水文建模的AI智能体自主性六级体系（L0~L5），并构建了Level-4原型系统。该系统基于大语言模型（LLM），可将自然语言指令（如“分析2025年7月得州克尔县洪水”）自动解析为数据调取、模型配置、仿真执行、结果诊断与报告生成全流程，同
人工智能在太阳能辐射预报中的应用现状与趋势
太阳能辐射作为光伏发电、太阳能热利用、农业及气候建模的基础能量来源，其精确的估算与预测至关重要。特别是针对全球水平辐照度（GHI）、法向直射辐照度（DNI）和散射水平辐照度（DHI）的准确把握，对于光伏并网运营、能源市场交易以及建筑能源管理具有深远意义。主要难点：截止至 2024 年末，全球光伏装机容量已突破 1.6 TW，精准的太阳能预测已成为迫切的现实需求。近年来，以深度学习和大模型为代表的 AI 技术，正深刻重塑该领域的研究范式。太阳能辐射估算旨在依据间接观测数据（如卫星图像、气象变量及再分析场）反