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基于Swin-Transformer和时空融合注意力机制的ENSO预测
被引量：
1
1
作者
张霄智
方巍
王淏西
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期111-121,共11页
厄尔尼诺-南方涛动预测是气候变化研究的热点问题之一。本文将Swin-Transformer模型与时空融合注意力机制相结合,采用1850-2014年CMIP6多模式模拟历史数据、1871-1979年SODA同化数据和1980-2023年GODAS同化数据,构建厄尔尼诺-南方涛动...
厄尔尼诺-南方涛动预测是气候变化研究的热点问题之一。本文将Swin-Transformer模型与时空融合注意力机制相结合,采用1850-2014年CMIP6多模式模拟历史数据、1871-1979年SODA同化数据和1980-2023年GODAS同化数据,构建厄尔尼诺-南方涛动预测模型,即ENSO-STformer。该模型通过在CMIP6和SODA数据集上进行充分的训练,并在GODAS数据上进行评估,结果表明:本文模型在提前11个月的Ni?o3.4指数相关技巧的平均值上分别比CanCM4、CCSM3、GFDLaer04动力预报系统高出5.1%、21.6%和12.4%,同时,在中长期的Ni?o3.4指数相关技巧上显著优于其他深度学习模型,并可以进行长达24个月的有效ENSO预测,此外,在对2015-2016年厄尔尼诺事件模拟中表现出较强的应对春季预报障碍能力。
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关键词
深度学习
ENSO预测
时空融合注意力机制
卷积神经网络
Ni?o3.4指数
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题名
基于Swin-Transformer和时空融合注意力机制的ENSO预测
被引量：
1
1
作者
张霄智
方巍
王淏西
机构
南京信息工程大学计算机学院/软件学院
中国气象局武汉暴雨研究所中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室
出处
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期111-121,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.42475149)
中国气象局流域强降水重点开放实验室开放研究基金(No.2023BHR-Y14)
+2 种基金
南京气象科技创新研究院北极阁开放研究基金(BJG202306)
灾害天气国家重点实验室开放课题(2024LASW-B19)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(NO.KYCX24_1533)。
文摘
厄尔尼诺-南方涛动预测是气候变化研究的热点问题之一。本文将Swin-Transformer模型与时空融合注意力机制相结合,采用1850-2014年CMIP6多模式模拟历史数据、1871-1979年SODA同化数据和1980-2023年GODAS同化数据,构建厄尔尼诺-南方涛动预测模型,即ENSO-STformer。该模型通过在CMIP6和SODA数据集上进行充分的训练,并在GODAS数据上进行评估,结果表明:本文模型在提前11个月的Ni?o3.4指数相关技巧的平均值上分别比CanCM4、CCSM3、GFDLaer04动力预报系统高出5.1%、21.6%和12.4%,同时,在中长期的Ni?o3.4指数相关技巧上显著优于其他深度学习模型,并可以进行长达24个月的有效ENSO预测,此外,在对2015-2016年厄尔尼诺事件模拟中表现出较强的应对春季预报障碍能力。
关键词
深度学习
ENSO预测
时空融合注意力机制
卷积神经网络
Ni?o3.4指数
Keywords
deep learning
ENSO predicting
spatio-temporal fusion attention mechanism
convolutional neural network
Niño3.4 index
分类号
P467 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Swin-Transformer和时空融合注意力机制的ENSO预测
张霄智
方巍
王淏西
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024
1
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