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188宝金博页面版: 结合人工智能的中国南方夏季降水次季节预测_吕阳

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内容提示: 结合人工智能的中国南方夏季降水次季节预测吕阳无锡学院受东亚夏季风影响,我国南方地区夏季降水量大,容易引发洪涝灾害。在此背景下,降水的高质量次季节预测对于防灾减灾具有重要意义。但目前,我国南方地区夏季降水次季节预测技巧,尤其是极端降水预报技巧仍十分有限,亟须进一步探索和提高。本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的次季节预测资料、再分析资料以及美国气候预测中心(The U.S. ClimatePrediction Center,CPC)提供的逐日降水数据集,融合大气环流因子搭建了可解释的深度学习模型,并设计了定制化损失函...

文档格式:PDF | 页数:1 | 浏览次数:14 | 上传日期:2025-10-20 19:47:37 | 文档星级:
结合人工智能的中国南方夏季降水次季节预测吕阳无锡学院受东亚夏季风影响,我国南方地区夏季降水量大,容易引发洪涝灾害。在此背景下,降水的高质量次季节预测对于防灾减灾具有重要意义。但目前,我国南方地区夏季降水次季节预测技巧,尤其是极端降水预报技巧仍十分有限,亟须进一步探索和提高。本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的次季节预测资料、再分析资料以及美国气候预测中心(The U.S. ClimatePrediction Center,CPC)提供的逐日降水数据集,融合大气环流因子搭建了可解释的深度学习模型,并设计了定制化损失函数,有效提高了 1-4 周极端降水预报技巧,并揭示了深度学习模型中的关键物理过程,主要结论如下:(1)在极端降水方面,ECMWF 在中国南方大部分地区的极端降水预报技巧局限在 2 周以内,基于 EOF 和 RF 的模型(EOF_RF)仅在 3-4 周预报时效性下对东南沿海地区的极端降水有所改进。而深度学习模型(UNET)则有效提高了 ECMWF 在 1-4 周预报时效下的极端降水预报技巧,且在 3-4 周预报时效下提升更为明显,显著提高了东南沿:统そ邢掠蔚厍募私邓け记,HSS 提高了~25%。(2)对模型的可解释性研究结果表明,在 1 周预报时效下,UNET 的极端降水预报技巧主要来源于降水预报本身,而随着预报时效的增长,大气环流因子的重要性逐渐提高。进一步分析表明,UNET 能有效捕获到降水相关的关键环流特征,尤其是对于风场和比湿。庑┗妨餍藕懦晌 UNET 在长预报时效下提高极端降水预报技巧的关键所在。此外,UNET 在 2020 年“暴力梅”和 2021-2024 年的实时预报检验中均展现了极高的预报技巧,对极端降水及其时空演变均有很好的表征,进一步证明了 UNET模型的稳定性。

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