海洋所在印度洋偶極子預(yù)測研究中取得進展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所人工智能海洋學(xué)研究組在印度洋偶極子(IOD)這一關(guān)鍵氣候現(xiàn)象的預(yù)測研究方向取得進展。相關(guān)成果以“Deep Learning Reveals ENSO's Footprint on the Indian Ocean Dipole: Insights From the Eastern Pacific (American) Coast”為題,發(fā)表在Geophysical Research Letters上 。
印度洋偶極子(IOD)是印度洋一種關(guān)鍵的海氣相互作用模式,對全球氣候與生態(tài)系統(tǒng)影響深遠,但其精準預(yù)報一直是氣候科學(xué)領(lǐng)域的難點。為攻克IOD這一復(fù)雜氣候現(xiàn)象的預(yù)測難題,研究團隊利用可解釋性深度學(xué)習(xí)框架STPNet,將海表溫度異常(SSTA)與海表高度異常(SSHA)數(shù)據(jù)相融合,使模型能夠捕捉到行星波驅(qū)動的海洋熱量“充放-放電”循環(huán)、印尼貫穿流等傳統(tǒng)方法易于忽略的關(guān)鍵海洋動力過程。憑借多尺度金字塔結(jié)構(gòu),STPNet模型能高效提取從局地到全球的時空特征。結(jié)果表明,該模型成功將秋季IOD事件的有效預(yù)測提前期(lead time)延至8個月,達到了國際領(lǐng)先水平,其性能顯著優(yōu)于現(xiàn)有的動力及其他深度學(xué)習(xí)模型。

圖 1. STPNet模型在不同提前月對IOD事件的預(yù)測表現(xiàn)?
[(a) 四次正IOD事件(1997、2006、2015、2019 年)中SSTA、SSWA的平均狀態(tài)。(b)與(a)相同,但變量為SSHA。(c) STPNet 與 CNN 和 ResNet 模型在所有季節(jié)的 IOD 預(yù)測相關(guān)系數(shù)比較。藍線表示同時使用 SSTA 和 SSHA 訓(xùn)練的 STPNet,橙線表示僅使用 SSTA,紅線表示同時使用 SSTA 和 SSHA 的 CNN,綠線表示同時使用 SSTA 和 SSHA 的 ResCNN。陰影區(qū)域代表 95% 的置信區(qū)間。(d) STPNet 與 CNN 和 ResNet 預(yù)測的 DMISON 的相關(guān)系數(shù)比較。(e) STPNet 預(yù)測的 DMI 在不同前導(dǎo)月的比較:1個月(紅線)、2個月(藍線)和3個月(橙線),子圖顯示1997年IOD事件:WTIO為紫色線,SETIO為淺藍色線,DMI為黑色線。(f)STPNet 預(yù)測不同前導(dǎo)月的相關(guān)系數(shù)。(g) 與(f) 相同,但 STPNet 僅在 SSTA 上進行了訓(xùn)練。]
此外,通過模型的可解釋性分析和一系列敏感性實驗,研究團隊證實了以往已知的IOD觸發(fā)機制,如印度洋內(nèi)部的“Bjerknes”反饋、ENSO通過沃克環(huán)流的遠程影響等,同時首次識別出一個位于東太平洋(美洲)沿岸的新前兆區(qū)域 。進一步的滯后回歸分析表明,這一新前兆與ENSO驅(qū)動下的太平洋熱帶外-副熱帶海溫耦合過程緊密相關(guān),為理解IOD的全球觸發(fā)機制拼上了關(guān)鍵一環(huán)。

圖2 STPNet模型識別出的全球IOD前兆信號區(qū)域
這項成果不僅為IOD的業(yè)務(wù)化精準預(yù)測提供了強大的新工具,也深化了對IOD觸發(fā)機制的科學(xué)理解,為全球氣候變化的適應(yīng)性策略制定提供了科學(xué)依據(jù)。論文第一作者為中國科學(xué)院海洋研究所博士后王浩宇,李曉峰研究員為通訊作者,合作者還包括王晶副研究員。
論文信息:
Wang, H., Wang, J., & Li, X*. (2025). Deep learning reveals ENSO's footprint on the Indian Ocean Dipole: Insights from the Eastern Pacific (American) Coast. Geophysical Research Letters, 52, c2025GL118949. https://doi.org/10.1029/2025GL118949
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