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基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
被引量：
2
1
作者
索朗多旦
黄艳艳
+1 位作者
陈雨豪
王会军
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期273-283,共11页
近几十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区,首先评估了当前主流动力模式(CMIP6 DCPP)对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平,并构建了基于循环神经网...
近几十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区,首先评估了当前主流动力模式(CMIP6 DCPP)对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平,并构建了基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的年代际预测模型。多模式集合平均(Multi-Model Ensemble,MME)的评估结果显示,得益于大样本和初始化的贡献,当前动力模式对于60°N以南区域(South Eurasia,SEA)展现了预测技巧,准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率,然而模式对于60°N以北区域(North Eurasia,NEA)极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧,仅预测出比观测低的线性增长趋势。基于86个初始场的动力模式大样本预测结果,RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高,距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03,提升至0.86和0.83,均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94,提升至0.37和0.52。RNN的实时预测结果表明,在2021—2026年,SEA区域的极端高温将持续增加,2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件,NEA区域在2022年异常偏低,而后将呈现波动上升。
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关键词
极端高温
DCPP
年代际预测
循环神经网络
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职称材料
题名
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
被引量：
2
1
作者
索朗多旦
黄艳艳
陈雨豪
王会军
机构
南京信息工程大学
气象
灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/
气象
灾害预报预警与评估协同创新中心
工布江达县气象局
南方海洋科学与工程广东省试验室(珠海)
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期273-283,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(41991283,42088101)。
文摘
近几十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区,首先评估了当前主流动力模式(CMIP6 DCPP)对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平,并构建了基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的年代际预测模型。多模式集合平均(Multi-Model Ensemble,MME)的评估结果显示,得益于大样本和初始化的贡献,当前动力模式对于60°N以南区域(South Eurasia,SEA)展现了预测技巧,准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率,然而模式对于60°N以北区域(North Eurasia,NEA)极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧,仅预测出比观测低的线性增长趋势。基于86个初始场的动力模式大样本预测结果,RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高,距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03,提升至0.86和0.83,均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94,提升至0.37和0.52。RNN的实时预测结果表明,在2021—2026年,SEA区域的极端高温将持续增加,2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件,NEA区域在2022年异常偏低,而后将呈现波动上升。
关键词
极端高温
DCPP
年代际预测
循环神经网络
Keywords
extreme high temperature
DCPP
decadal climate prediction
Recurrent Neural Network
分类号
P423 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
索朗多旦
黄艳艳
陈雨豪
王会军
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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