2025年12月26至28日，“应用数学和人工智能方法与地球系统复杂性研究”学术研讨会在北京顺利召开。本次会议由中国工业与应用数学学会（CSIAM）主办，北京大学物理学院、中国科学院大气物理研究所和CSIAM气候与环境数学专业委员会（以下简称“专委会”）联合承办，旨在促进地球系统科学与应用数学和人工智能等学科之间的交流，推动数学物理方法、新一代信息技术和现代软件工程等在地球系统科学复杂性研究中的应用，满足地球系统高精度高效模拟的重大需求。来自国内科研院所、高校及相关业务部门等40余家单位的140余名代表现场参会。

会议开幕式由专委会主任曾晓东研究员和副主任李熙晨教授共同主持。北京大学物理学院刘雨龙书记、中国科学院大气物理研究所陆日宇书记分别代表承办单位致辞，他们对研讨会的顺利召开表示热烈祝贺，并对参会专家学者致以最诚挚的欢迎；期待本次会议通过多学科的深度交流与思想碰撞，催生新的科学理论与技术方法，服务于国家对地球系统高精度高效模拟的重大战略需求。随后，专委会主任曾晓东研究员简要介绍了学会以及专委会的历史，并着重从地球系统复杂性中应用数学与人工智能研究的视角，介绍了本次会议主题及邀请报告的设计。

开幕式致辞

会议共设置了三个大会特邀报告。清华大学陈德亮院士回顾了地球系统科学的发展历史，阐述了新兴的人工智能技术对地球系统科学复杂性研究的推动作用，并强调了全球变化研究中综合考虑气候-生态-人类社会耦合的重要性。复旦大学穆穆院士作在线报告，对比了传统数值预报模式与人工智能模型在可预测性方面的共性与差异，指出物理-AI融合模型发展所需的数学理论支持。粤港澳大湾区气象监测预警预报中心谢元富研究员则比较了欧洲、美国与中国预测预报系统中使用的主要数据同化方法，提出了AI时代数据同化发展所面临的挑战及急需解决的关键数学问题。会议还邀请了中国科学院青藏高原研究所李新研究员，他着重介绍了不久前召开的自然科学基金委双清论坛（青年）“人工智能与复杂地球系统：基础理论、关键技术与科学前沿”的情况。

大会报告

研讨会共安排了三个分会场，主题分别为“地球系统研究的理论与计算方法创新”、“地球系统模式中的数据同化方法研究”、“机器学习在地球系统研究中的应用探索”，共进行了51个口头报告（报告人中包括CSIAM不同专委会的多名委员），各位报告人分享了复杂问题计算数学方法、高性能计算理论与技术、地球系统理论建模与模拟、数据同化与可预报性、人工智能模型及机理-AI融合方法等不同领域的研究进展，引发了参会代表的热烈讨论。大家表示期待专委会今后能搭建更加开放的学术交流平台，针对不同特定问题组织研讨，促进地球系统科学与数学和人工智能等多学科之间的深度合作。

大会开幕式后合影

分会场掠影

学会气候与环境数学专业委员会供稿