一种基于人工智能的ENSO多样性预报方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的ENSO多样性预报方法，该方法利用EOF分解法从赤道太平洋SSTA观测数据中提取出前三个主模态，将CMIP6历史模拟数据投影在这三个主模态上，得到三组PC值；使用三组PC值作为预报值，将初始月的SSTA，以及Tendency项两种海温数据作为训练的输入值，使用CMIP6模式训练VGG‑11；将观测数据输入训练好的模型，得到三个未来时刻的PC值，将其和3个EOF主模态合并，即可重构出未来时刻赤道太平洋地区的SSTA空间形态。本方法提高了中太平洋型厄尔尼诺的预报技巧，突破了以往动力模式在中太平洋地区的预报瓶颈。本方法提高ENSO的预报技巧，有助于气候灾害的预报和预警，有助于减少人员和财产损失。

基本信息

专利标题：

一种基于人工智能的ENSO多样性预报方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114330132A

申请号：

CN202111659938.0

公开（公告）日：

2022-04-12

申请日：

2021-12-30

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

黄平王听雨

申请人：

中国科学院大气物理研究所

申请人地址：

北京市朝阳区德胜门外祁家豁子华严里40号楼

代理机构：

北京市盛峰律师事务所

代理人：

于国富

优先权：

CN202111659938.0

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N20/00 G01W1/10 G06F111/10 G06F119/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-04-29 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211230

2022-04-12 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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