[口头报告]极地海冰次季节-季节尺度预测研究

极地海冰次季节-季节尺度预测研究
编号:2668 稿件编号:1750 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 15:38:06 浏览:405次 口头报告

报告开始:2024年05月18日 16:40 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[S17] 主题17、冰冻圈科学 » [S17-1] 主题17、冰冻圈科学 专题17.1、专题17.2、专题17.3(18日下午,306)

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摘要
极地海冰是全球气候系统的重要组成部分,极地环境的快速变化对海冰的预测能力提出了新的要求,对极地海冰的精确预测依旧充满挑战。近年来,伴随人工智能和大数据技术的飞速发展,机器学习在海冰预测领域得到了广泛应用。本研究利用多种模型对南、北极海冰进行了次季节-季节尺度的预测,并比较了目前国际上主流预测模型的技巧。此外,本研究还探讨了热力和动力过程对春季预测障碍的潜在影响。研究表明在机器学习模型中加入海冰物理特性的约束与优化,对于提升南、北极海冰的预测技巧有重要影响。本研究不仅丰富了对极地海冰变化的科学认知,而且对于推进海冰预测技术的实际应用与发展具有重要意义。
 
关键字
海冰,预测
报告人
李雪薇
副教授 大连理工大学

稿件作者
李雪薇 大连理工大学
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