海洋所基于深度學(xué)習(xí)的南極海冰季節(jié)內(nèi)預(yù)測研究取得新進(jìn)展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所李曉峰研究團(tuán)隊(duì)與美國哥倫比亞大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)合作,發(fā)展一款基于深度學(xué)習(xí)的南極海冰季節(jié)內(nèi)預(yù)測模型。該模型具備超前4周的海冰預(yù)測能力,其技巧表現(xiàn)顯著高于歐洲的ECMWF以及美國的NCEP和GFDL-SPEAR等主流數(shù)值模式,這一成果對于開發(fā)南極高空間分辨率海冰業(yè)務(wù)化預(yù)測模式具有重要意義,并在國際學(xué)術(shù)期刊Geophysical Research Letters發(fā)表。
不同于北極海冰持續(xù)快速消融,南極海冰在全球變暖背景下,從1979年至2015年表現(xiàn)微弱的增長,隨后快速下降,同時呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的季節(jié)性和緯向不對稱性。然而,由于對海冰厚度、波浪-海冰相互作用、海冰流變等過程的理解不足,以及模擬海-冰-氣耦合系統(tǒng)所產(chǎn)生的較大誤差,傳統(tǒng)的動力模式在南極海冰預(yù)測中表現(xiàn)較差,尤其是在季節(jié)內(nèi)尺度上。
鑒于以上問題,研究團(tuán)隊(duì)避開復(fù)雜的物理過程,利用深度學(xué)習(xí)方法,以純海冰數(shù)據(jù)驅(qū)動,發(fā)展了南極海冰季節(jié)內(nèi)預(yù)測模型(SIPNet)。該模型主要包括輸入、編碼器、解碼器和輸出四個模塊,嵌入了具有時空注意力機(jī)制的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可兼顧海冰場空間自相關(guān)性和時間變率,具有強(qiáng)大的時空特征提取能力,能夠捕捉海冰復(fù)雜的非線性變化特性。

圖1 SIPNet模型結(jié)構(gòu)及南極海域劃分
研究結(jié)果顯示,通過對1-8周預(yù)測技巧進(jìn)行評估,SIPNet顯著優(yōu)于其他主流數(shù)值模式(如ECMWF、NCEP、GFDL-SPEAR)以及慣性預(yù)測,實(shí)現(xiàn)了對海冰異常位相和異常量級的準(zhǔn)確預(yù)測。SIPNet預(yù)測結(jié)果具有一定的季節(jié)性和區(qū)域性,秋季的預(yù)測技巧達(dá)到最高水平,而春季則相對較低;SIPNet在威德爾海域的預(yù)測技巧顯著優(yōu)于西太平洋海域。盡管ENSO(厄爾尼諾-南方濤動)和SAM(南極環(huán)狀模)對海冰異常場的驅(qū)動位相相反,導(dǎo)致海冰異常場偏弱,SIPNet仍然能夠成功提取和解釋這些氣候信號。SIPNet模型在處理不同長度的海冰數(shù)據(jù)序列時表現(xiàn)出了卓越的穩(wěn)定性,意味著其在不同數(shù)據(jù)條件下能夠保持可靠的預(yù)測性能。此外,SIPNet模型的優(yōu)勢還包括較小的計算資源需求和更快的計算速度,為其在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛采用提供了有力支持。
圖2 不同模型在超前預(yù)測時間上的平均預(yù)測技巧。(a)平均絕對誤差,(b)海冰邊緣誤差,(c)異常相關(guān)性系數(shù)
論文第一作者為中國科學(xué)院海洋研究所王云鶴助理研究員,通訊作者為李曉峰研究員和美國哥倫比亞大學(xué)Xiaojun Yuan教授,合作作者包括任沂斌助理研究員、普林斯頓大學(xué)Mitchell Bushuk教授、自然資源部第一海洋研究所舒啟研究員和美國哥倫比亞大學(xué)的Cuihua Li博士。研究得到了國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、山東省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目和博士后特別資助(站前)等項(xiàng)目支持。
論文信息:
Yunhe Wang, Xiaojun Yuan*, Yibin Ren, Mitchell Bushuk, Qi Shu, Cuihua Li, Xiaofeng Li*. Subseasonal Prediction of Regional Antarctic Sea Ice by a Deep Learning Model. Geophysical Research Letters, 2023, 50(17), e2023GL104347. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/2023GL104347
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