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2024-02-29 05:01:29
2024-02-29
近日,，課題組碩士生陶盛恩在ENSO預測方面的研究工作" Multi-Scale Spatial Features and Temporal Attention Mechanisms: Advancing the Accuracy of ENSO Prediction"被國際期刊 Intelligent Marine Technology and Systems 接收。
海洋觀測技術的指數(shù)級發(fā)展促進了大量時間序列數(shù)據(jù)的積累,，這些數(shù)據(jù)對海洋氣象預測至關重要。觀測到的現(xiàn)象中，厄爾尼諾 - 南方濤動（ENSO）尤為重要，它是全球海洋大氣相互作用中的關鍵決定因素，其嚴重表現(xiàn)會導致極端氣象條件,，因此精確預測ENSO具有重要的意義。
當前的預測模型主要依賴于動態(tài)模型和統(tǒng)計方法,；然而,，ENSO事件的復雜多方面的時空動態(tài)經(jīng)常妨礙了這些傳統(tǒng)方法的準確性。當前研究工作中缺少對于海洋數(shù)據(jù)中長期依賴性的探索,，同時，當前研究工作缺少對時空數(shù)據(jù)中導出空間信息的不充分整合,。
為了解決上述問題,，這篇論文引入了一個全新的的ENSO預測框架，將多尺度空間特征與時間注意力機制相結(jié)合,，增強了對長時間段數(shù)據(jù)的保留,，同時優(yōu)化了空間信息的利用。通過對全球海洋數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)數(shù)據(jù)集進行的初步分析,，證明了所提出方法的有效性,，特別是在長期預測方面性能優(yōu)異。本工作的源代碼和數(shù)據(jù)集可以在 https://github.com/tse1998/ENSO-prediction 獲取
Intelligent Marine Technology and Systems（中文名稱《智能海洋技術與系統(tǒng)》）是由中國海洋大學與嶗山實驗室聯(lián)合主辦的英文學術期刊,，全角度涵蓋“人工智能-海洋科學與技術”研究領域,，包含海洋人工智能和海洋大數(shù)據(jù)、海洋環(huán)境感知,、海洋裝備及工程等三大學科領域,，致力于創(chuàng)辦人工智能與海洋技術交叉研究領域國際一流學術期刊。
