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SR:利用人工智能方法预测中太平洋型厄尔尼诺事件
发布时间: 2021-09-16


厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是全球气候系统中最强的年际信号,是导致全球很多气象灾害如洪涝⛵️、干旱、高温、雪灾等极端天气气候的原因。对厄尔尼诺的准确预测是减灾防灾的重要前提,有助于各国政府在农业、水文、公共卫生、能源等各个方面对未来作出科学规划。

厄尔尼诺的预测已经业务化,目前最长的预报时效为1-2年,但不确定性依然很大,尤其是对2014-2016年的百年最强厄尔尼诺的预报中,几乎没有一个模式提前一年报准🦙🗼。研究表明,这些预报失灵的原因,乃是厄尔尼诺的多样性所致。以前大都只关注传统的厄尔尼诺🕵🏼,即东部型厄尔尼诺(EP El Niño),而最近的厄尔尼诺事件中,中部型(CP El Niño🫱🏿,又称为El Niño Modoki)占了相当的份量🚴🏻。迄今为止🧖🏽🧚,普遍认为中部型厄尔尼诺远较东部型厄尔尼诺难报,这也是对于2014-2016年事件各模式集体失灵的原因🔀。

最近,万事娱乐🙅🏼‍♀️、上海期智研究院的梁湘三🤷😈、张人禾🐊、汤绪👩🏼‍⚖️、张峰联合南京信息工程大学的研究人员💂🏼‍♂️,在中部型厄尔尼诺预报领域取得了重大突破📢📦。在发表于Nature出版集团旗下的《Scientific Reports》、题为“El Niño Modoki can be mostly predicted more than 10 years ahead of time”一文中👫🏻,他们利用最近发展的Liang-Kleeman信息流与定量因果理论、通过多达一百多万次基于因果的试验结果在寻找中部型厄尔尼诺预报因子时,发现22-50年前的太阳活动与赤道太平洋海表温度异常具有密切联系🧙🏼‍♂️,其中尤以45年前的太阳活动为甚,而且其因果结构就是中部型厄尔尼诺。基于此,太阳黑子数的滞后时间序列可张成中部型厄尔尼诺指数变化的函数空间,用新发展的、基于信息流的因果人工智能方法可以很准确地对中部型厄尔尼诺作长达十年甚至更长的预报。注意近几十年来中部型厄尔尼诺事件的发生频次远高于东部型厄尔尼诺,尤其是2000-2010年的十年里发生了3次中部型事件(图1)🉐,当大家都把这归结于全球变暖时,本文的作者发现这很可能与45年前太阳这一最为活跃的时期(1955-1965)相关联。

图1. 中部型厄尔尼诺的信息流-人工智能预测,2008年以后为预测的结果(深色区域)👃🏻。

图中蓝线为观测结果,红线为1000个预测值,绿线为预测均值。

正如审稿人对本文结果的评价💂🏽: absolutely astounding”、“breathtaking and counterintuitive”、 “fairly striking。确实,如图1所示,其预测跨度之大👶、预测之准确🏧,相较现行的厄尔尼诺预报来说,着实是令人震撼的🦋。

本文发表于Scientific Reports,论文信息:Liang, X. S., F. Xu, Y. Rong, R. Zhang, X. Tang, and F. Zhang, 2021: El Niño Modoki can be mostly predicted more than 10 years ahead of time. Scientific Reports, 11, 17860.

论文链接:https://doi.org/10.1038/s41598-021-97111-y





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