1、随着气候变化对全球环境和社会经济的影响日益加剧，精确预测气候变化趋势和制定有效的应对措施变得尤为重要。传统的气候预测方法依赖于复杂的物理模型和大量的历史数据，但这些方法往往需要高昂的计算成本，且在处理大规模、多源异构数据时存在局限性。此外，传统方法在提供直观、易于理解的预测结果和策略建议方面也常常不足。

　　2、为了克服这些限制，目前已有几种气候变化分析和预测的实现方案，其中包括利用机器学习模型处理气象数据，以及结合传统气候模型和人工智能进行综合预测的方法，例如，一些研究通过整合全球气象站的数据，使用支持向量机、随机森林等机器学习算法进行温度和降雨趋势的预测。此外，结合大数据分析方法和物理模型的混合方法也被广泛用于气候模拟和预测，能够提供精确的短期和长期气候变化预测。

　　3、目前，(1).关于气候数据的整合与实时更新：现有技术在整合来自多个来源(包括气象局、卫星、气候研究机构)的历史和实时气候数据方面存在挑战，这导致在分析和预测气候趋势时，难以实时反映最新的气候变化情况；

　　4、(2).关于高精度的气候趋势预测：现有技术在处理大规模复杂数据时往往缺乏足够的精度和深度，难以精确预测温度变化、降雨模式等关键气候指标；

　　5、(3).动态和智能化的气候应对策略问答：在现有技术中，通常缺乏将气候预测与实际可操作的应对策略有效结合的能力，且响应生成往往不够灵活和个性化。

　　1、针对上述现有技术存在的问题，本申请提供了一种基于大模型的气候分析预测方法。

　　6、第一阶段：气候趋势预测，利用数据集和大型语言模型预测气候变化趋势，包括温度变化、降雨模式，通过结合相关的历史气候数据和实时监测数据，使用训练好的语言模型输出气候趋势预测；

　　7、第二阶段：应对策略问答，利用rag方法增强问答能力，通过检索科研文档和政策报告以支持生成与用户查询相关的响应，包括对策略的建议和解释。

　　10、数据集包括历史气候研究数据、实时气候监测数据和气候科学家的手写思维链数据，这些数据的结合旨在提高大型语言模型llm在气候分析任务上的表现；

　　11、对数据进行预处理，包括时间序列分析、数据插值、异常值处理，以增强模型的文本理解和生成能力。

　　14、climategpt微调：在climate数据集上进一步微调llm，包括使用低秩适应lora方法，以提高对气候变化趋势的预测准确性；

　　15、预测与后处理：结合气候数据和预训练权重，通过climategpt生成气候趋势预测，包括温升或降雨增加。

　　17、向量数据库构建：建立一个包含关键气候研究和政策文档的向量数据库，用于高效地存储和检索信息；

　　18、知识检索：对用户查询进行编码，并从向量数据库中检索最相关的气候数据和政策文档，以辅助生成响应：

　　19、llm微调与响应南宫NG生成：在检索到的知识的帮助下，使用经过微调的climategpt生成与当前查询相关的响应，包括解释气候事件的原因或提出具体的应对措施。

　　21、通过climate-test数据集对模型进行验证，以评估其在实际气候分析场景中的表现；

　　22、使用多种基线模型进行比较，展示climate-chain在气候预测准确性和问答质量上的优越性。

　　24、(1).关于气候数据的整合与实时更新：本申请提出的climate数据集通过集成历史气候研究数据、实时监测数据以及气候科学家的手写思维链数据，解决了数据整合问题，确保了数据的时效性和分析的全面性；

　　25、(2).关于高精度的气候趋势预测：通过使用先进的大型语言模型(llm)，包括climategpt，并在climate数据集上进行低秩适应(lora)等微调方法，本申请能够显著提高气候趋势预测的准确性；

　　26、(3).关于动态和智能化的气候应对策略问答：本申请通过构建包含关键气候研究和政策文档的向量数据库，并利用检索增强生成(rag)方法，增强了问答系统的能力，系统能够根据用户的具体查询动态生成与当前气候事件相关的策略建议和解释，提高了响应的相关性和实用性；

　　27、(4).综合多源数据的独特数据集设计：现有技术通常依赖单一来源的数据或未能有效整合多种类型的气候数据；本申请的climate数据集首次将历史气候研究数据、实时监测数据和气候科学家的手写思维链数据(cot)整合在一起，提供了更全面的数据视角，确保了数据分析的深度和广度；

　　28、(5).改进的模型微调与应用方法：使用低秩适应(lora)等现代微调方法，本申请的climategpt不仅在预测性能上优于传统气候模型，而且能够更好地适应复杂的气候数据特征，这种微调方法使得climategpt在预测精度和模型泛化能力上都具有显著优势；

　　29、(6).高度灵活的问答系统：现有的气候分析系统多数缺乏与用户互动的能力，或者提供的响应不够个性化和具体；本申请利用检索增强生成(rag)方法，能够根据用户的具体查询动态生成高度相关和深入的响应，这种个性化和上下文相关的响应生成，在提供气候应对策略和解释具体气候事件方面，远超传统的问答系统；

　　30、通过上述这些方法改进的实施，本申请能够有效解决现有气候分析和预测方法中存在的数据整合不足、预测精度低和响应生成不够智能化等问题，为全球应对气候变化提供了强有力的方法支持；

　　31、本申请不仅能够提供精准的气候趋势预测，还能通过增强的问答功南宫NG能，提高了政策制定者和公众的决策信心，为他们提供科学的气候应对策略建议。

　　1.一种基于大模型的气候分析预测方法，其特征在于，包括以下依次进行的步骤：

　　2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的气候分析预测方法，其特征在于，步骤1)中，数据集建立和预处理：

　　3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的气候分析预测方法，其特征在于，步骤2)中，气候趋势预测实施：

　　4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的气候分析预测方法，其特征在于，步骤2)中，应对策略问答实施：

　　5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的气候分析预测方法，其特征在于，步骤2)中，实验与验证：

　　本申请提供了一种基于大模型的气候分析预测方法，提出的Climate数据集通过集成历史气候研究数据、实时监测数据以及气候科学家的手写思维链数据，解决了数据整合问题，确保了数据的时效性和分析的全面性；通过使用先进的大型语言模型LLM，包括ClimateGPT，并在Climate数据集上进行低秩适应LoRA等微调方法，本申请能够显著提高气候趋势预测的准确性；通过构建包含关键气候研究和政策文档的向量数据库，并利用检索增强生成RAG方法，增强了问答系统的能力，系统能够根据用户的具体查询动态生成与当前气候事件相关的策略建议和解释，提高了响应的相关性和实用性。

　　1.计算机视觉 2.无线.计算机仿线.网络安全；物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用