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OA北大核心CSTPCD
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…查看全部>>
索朗多旦;黄艳艳;陈雨豪;王会军
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,江苏南京210044 工布江达县气象局,西藏林芝860000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,江苏南京210044 南方海洋科学与工程广东省试验室(珠海),广东珠海519080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,江苏南京210044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,江苏南京210044 南方海洋科学与工程广东省试验室(珠海),广东珠海519080
大气科学
极端高温DCPP年代际预测循环神经网络
《大气科学学报》 2024 (2)
P.273-283,11
国家自然科学基金资助项目(4199128342088101)。
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