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厄尔尼诺-南方涛动研究的海气耦合模式:物理驱动与数据驱动模型的融合建模及示范案例
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作者 张荣华 李殷楠 +10 位作者 杜双盈 高川 周路 朱聿超 于洋 陶灵江 智海 冯立成 陈林 徐邦琪 陆波 《大气科学学报》 北大核心 2026年第1期1-19,共19页
厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一... 厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一类是基于物理驱动的海洋-大气动力模式,它们能够显式描述与ENSO相关的海气耦合过程,但受参数化方案和分辨率等限制,在模拟和预测精度、计算效率及实时预报方面仍存在较大误差与不确定性,且在构建过程中未充分利用历史观测数据。另一类为基于人工智能(artificial intelligence,AI)的数据驱动模型,如卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、U-Net及物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)等,该类模型善于从历史数据中挖掘海气变量间复杂的非线性时空关系,在提升预测技巧方面优势显著,但也存在物理约束缺失、泛化能力弱等问题。近年来,物理驱动与数据驱动相结合的融合建模方法逐渐成为研究热点。其融合方式主要包括两种:一是在物理模式中引入AI技术以优化物理过程的表征等;二是在AI架构中嵌入物理约束以增强过程和机制的一致性,从而在保持物理合理性的同时,提升对ENSO非线性特征的刻画能力,有效整合了两类方法的优势。本文重点回顾作者团队在利用AI技术开展海洋-大气相互作用融合建模方面的近期研究,结合具体案例阐述融合方法实现路径与应用成效,包括:基于观测数据与PINN构建了改进的上层海洋垂向扩散参数化方案;利用U-Net构建了热带太平洋海表风应力模型及与不同复杂程度的海洋动力模式的耦合,率先实现了AI大气模型与动力海洋模式的融合建模。文中进一步分析了当前融合建模面临的关键问题与挑战,展望了其在海气相互作用过程表征与模拟方面的发展前景。本研究展示了海气相互作用融合建模的新范式与创新路径,旨在为海气耦合融合建模领域未来发展提供科学依据,推动其在实际ENSO和气候模拟及预测中的更深入应用。 展开更多
关键词 海气耦合 ENSO 物理驱动模式 数据驱动模型 融合建模 示范案例
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Effect of ENSO-driven precipitation on population irruptions of the Yangtze vole Microtus fortis calamorum in the Dongting Lake region of China 被引量:3
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作者 Zhibin ZHANG Lei XU +2 位作者 Cong GUO Yong WANG Yongwang GUO 《Integrative Zoology》 SCIE CSCD 2010年第2期176-184,共9页
The Yangtze vole(Microtus fortis Buechner,1889)is a small herbivore species that inhabits lake beaches in the Dongting Lake region along the Yangtze River in Southern China.Its population shows strong oscillations dur... The Yangtze vole(Microtus fortis Buechner,1889)is a small herbivore species that inhabits lake beaches in the Dongting Lake region along the Yangtze River in Southern China.Its population shows strong oscillations during the wet season due to summer precipitation-induced immigration away from the lake into adjacent rice fields.The effect of El Niño-Southern Oscillation-driven precipitation on population abundance and growth of the vole species is not fully understood.We undertook an analysis of the combined data of 4 time series covering 1981–2006 from 4 different sites and a separate analysis on a single time series(1981–2006)from one site.Our results demonstrate that a dual effect of El Niño-Southern Oscillation-driven precipitation on the population abundance of voles is timedependent:precipitation in the current year has a positive effect,whereas precipitation in the previous year has a negative effect.The dual effect of precipitation on vole population is well explained by the unique interactions among vole population,precipitation water level and the lake beach habitat around Dongting Lake.We found that drier than average weather of the previous year benefited voles because their breeding habitats,lake beaches,were exposed for long stretches of time.Wet weather was found to increase the number of voles inhabiting rice fields because as the water level of the lake rose they were forced from beaches into surrounding rice fields.Summer precipitation in the Dongting Lake region was found to be positively associated with the sea surface temperature(SST)of the eastern tropical Pacific Ocean of the previous year and winter SST and spring SST of the current year.Annual rates of increase in the vole population of the reconstructed time series are negatively associated with the vole abundance and autumn precipitation of the previous year and winter precipitation of the current years.These results suggest that both extrinsic and density-dependent intrinsic factors may affect population dynamics of the Yangtze voles. 展开更多
关键词 density-dependency enso-driven precipitation Microtus fortis calamorum population outbreaks Yangtze vole
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用于厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)研究的海气耦合模式:纯数据驱动的人工智能(AI)模型的最新进展与挑战
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作者 张荣华 周路 +6 位作者 高川 陶灵江 智海 冯立成 杜双盈 徐邦琪 陆波 《海洋与湖沼》 北大核心 2026年第1期1-21,共21页
基于物理驱动的海气耦合模式在过去几十年中经历了长期发展与应用的过程,极大地推动了对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)现象的表征、理论体系的建立以及实时预测的实现。目前,学术界已经开发了复杂程度各... 基于物理驱动的海气耦合模式在过去几十年中经历了长期发展与应用的过程,极大地推动了对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)现象的表征、理论体系的建立以及实时预测的实现。目前,学术界已经开发了复杂程度各异的海气耦合模式,用于ENSO的模拟和预测,包括简化的中间型海气耦合模式(Intermediate Coupled Models,ICMs)、混合型耦合模式(Hybrid Coupled Models,HCMs)以及更加复杂的耦合环流模式(Coupled General Circulation Models,CGCMs)等。尽管这些模式在ENSO研究中取得了显著进展,其在ENSO预测中的表现仍存在明显的误差和不确定性,亟需开发更为有效的实时预测方法,以提高对ENSO预测的准确性和时效性。近年来,基于数据驱动的人工智能(artificial intelligence,AI)技术在地球科学领域取得了广泛而成功的应用。ENSO作为一个涉及复杂海气变量场时空演变及其高度相关性的耦合系统,已成为AI技术的重要研究和应用领域。特别地,AI技术在非线性表征能力上的优势与ENSO所涉及的复杂而高度非线性海气相互作用等特征高度匹配,能够直接从历史数据中学习并表征与ENSO相关的海洋-大气年际异常场的时空演变规律,从而构建出对未来变化的预测模型。尤其是,Transformer架构展示了其在捕捉海气年际异常场间复杂时空相互关联和长时间依赖等方面的强大能力,成为当前ENSO预测中的有效工具。本文以作者研发的基于Transformer架构的3D-Geoformer模型为例,重点阐述其在ENSO表征与预测中的独特优势与应用价值,包括从初始场角度利用3D-Geoformer开展关于ENSO实时预测和可预报性等研究,强调这一纯数据驱动的AI模型能够完成传统物理驱动模式所无法实现的任务。同时,也探讨了当前AI技术在ENSO研究中的应用问题与挑战,并进一步阐明AI模型在ENSO实时预测和长期预测中的潜力,为该领域的未来发展方向提供科学指导。 展开更多
关键词 厄尔尼诺-南方涛动(ENSO) 海气相互作用 人工智能技术 纯数据驱动 Transformer架构 3D-Geoformer模型
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