武汉大学：AI赋能大气化学领域研究新进展（IF 14）

研究概要：

羟基（OH）自由基在平流层化学中扮演着核心角色，它不仅驱动着臭氧的损耗，还主导着其他化学物种的相互转换。然而，全球OH的观测数据极为稀缺，特别是自2009年微波临边探测器（MLS）相关子系统故障后，OH的卫星观测存在严重的空白。为破解数据断层难题，该研究提出了基于化学信息引导的深度学习网络DRCAT，在缺乏直接观测的情况下，通过结合化学先验知识与AI模型，不仅为填补OH全球观测空白提供了一条可行的途径，深化了对平流层大气化学状态的理解，也为评估大气层在极端扰动期间的化学响应提供了新工具。

分析结果表明：DRCAT模型深度融合了图神经网络和Transformer架构，能高效挖掘相关化学物种的卫星观测数据，精准预测平流层OH垂直廓线。该模型仅用2年实测数据，便成功重建了自2004年至今连续、高精度的全球平流层OH数据集，结果显示，其在各项指标上均显著优于传统方法。此外，该AI模型在应对极端自然事件时展现出卓越的泛化能力。研究开发的可扩展架构，也为其他关键短寿命大气物种的历史数据重建和气象灾害评估提供了一个通用AI框架。

DRCAT预测的OH垂直廓线与MLS观测对比图

核心PI

简介：

周晨，武汉大学地球与空间科学技术学院教授，博士生导师。2009年毕业于武汉大学空间物理专业获博士学位，随后留校作博士后研究，2011年聘为讲师，2012年聘为副教授，2014年去往美国加州大学洛杉矶分校访问深造，2018年聘为教授。曾获国际无线电科学联盟青年科学家奖、中国专利奖优胜奖、中国发明协会创业创新一等奖、卫星导航定位科学技术奖一等奖等荣誉。

研究及招生方向：

1、地球空间环境研究

2、地基和星载近地空间环境探测技术

3、电波传播和电磁环境应用

主要科研项目：

主持科技部重点研发项目课题、自然科学基金面上项目等多项项目。

文章信息：

上述研究成果发表于国际权威期刊《Science Advances》，武汉大学地球与空间科学技术学院博士生尹文杰为文章第一作者，周晨教授及英国利兹大学Martyn Chipperfield教授为文章通讯作者。该研究由武汉大学联合了英国利兹大学等多所国际顶尖科研机构共同完成，并得到了国家自然科学基金等项目的联合资助。

论文发表：

Wenjie Yin, Chen Zhou, Wuhu Feng, Sandip S. Dhomse, Richard J. Pope, Luis Millán, and Martyn P. Chipperfield. A chemistry-informed deep learning network for mitigating the stratospheric OH data gap. Science Advances.

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研究概要部分摘自武汉大学地球与空间科学技术学院官网

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