在15,000至8，000年前，地球发生了重大的气候变化，包括在冰川 - 新世过渡期间的冰盖快速撤退和海平面上升。这一时期以突然的气候事件为特色，例如Bølling -Allerød温暖时期和年轻的Dryas（YD）冷逆转，突出了从冰川变成冰川间条件的转变。
Bringing Climate Change’s Effects on Atmospheric Circulation to Light
延长的观测记录正用于测试预测并提高对变化循环背后机制的理解。
大气环流模型 (GCM) 构成了天气和气候预测的支柱，利用数值求解器进行大规模动力学计算，并利用参数化进行小规模过程（如云形成）。尽管不断改进，GCM 仍面临重大挑战，包括长期气候预测和极端天气事件中持续存在的错误、偏差和不确定性。最近的机器学习 (ML) 模型取得了显著的成功。Google AI 推出 NeuralGCM：一种基于机器学习 (ML) 的模拟地球大气的新方法，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
