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基于深度学习的ENSO预测及其可预报性研究
ID：593 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2025-03-31 17:53:21 Hits：1029 Invited speech

Start Time：2025-04-19 09:35（Asia/Shanghai）

Duration：15min

Session：S1-2 专题1.2 人工智能在气候研究中的应用 » S1-2专题1.2 人工智能在气候研究中的应用

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Abstract
厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）作为气候系统中最强的年际变率信号，可对全球天气和气候异常产生显著影响，准确模拟和预测ENSO相关海气耦合过程具有重要科学和社会价值。目前，深度学习已成为气候研究的重要方法，并广泛应用于ENSO模拟和预测研究。随着研究的深入，基于深度学习的ENSO研究也从以预测准确性为导向逐渐转向准确性与可解释性并进的发展方向。本报告以2020~2022年三重拉尼娜现象为研究个例，利用前期发展的一个热带太平洋海气耦合智能预测模型（3D-Geoformer）对其开展的预测和过程分析，特别展示了变量扰动法、积分梯度法等AI可解释性方法在ENSO可预报性研究中的应用。通过对模型预测结果的可解释性分析，识别了影响三重拉尼娜事件演变的关键海气变量及过程，并量化了它们的相对贡献，以简要说明AI可解释方法在物理信息挖掘中的工作流程与应用潜力。
Keywords
ENSO预测,深度学习,可预报性,可解释性
Speaker
周路
博士后 Nanjing University of Information Science and Technology

Submission Author
周路 Nanjing University of Information Science and Technology
张荣华 Nanjing University of Information Science and Technology
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Important Date

  • Conference Date

    Apr 17

    2025

    to

    Apr 21

    2025

  • Apr 10 2025

    Draft paper submission deadline

  • Apr 28 2025

    Registration deadline

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