人工智能可提前一年半预测厄尔尼诺

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  北京9月18日电 (记者张梦然)目前厄尔尼诺事件被认为无法准确预测,但据英国《自然》杂志18日发表的一项人工智能(AI)与气候学研究,韩国科学家报告了三种须要提前一年半预测厄尔尼诺事件的强度学习方式 ,克服了该领域长期发生的一项挑战。

  厄尔尼诺—南方涛动是地球上影响力最大的气候变化,并随着全球变暖而出现得没有 频繁。厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和中部,已知其会引起极端气候,对当地生态系统造成严重损害。但现阶段,科学家对其部分相关模型无法达成统一,这是因为着全球变暖对于厄尔尼诺事件的影响依然不甚明确,对那些事件进行准确判断经常以来困难重重。以往传统的气候预测方式 ,无法提供超过一年的准确预测。

  此次,韩国全南国立大学研究团队训练了三种要能预测厄尔尼诺事件的强度学习方式 。该模型利用1871年至1973年的历史气候数据,以及厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练,并通过1984年至2017年的数据进行测试。

  与现行的气候预测方式 相比,该强度学习算法的预测准确性更高,预测时间最多可提前一年半。研究团队还能借此预测某一厄尔尼诺事件是发生于太平洋中部还是东部,并在其发生过后鉴定海面温度变化。

  厄尔尼诺事件的发生对全球各地区的气候灾害均有预兆意义,有过后对它的监测已成为气候预测中最重要内容之一。研究人员表示,此次新方式 提供的预测结果,将帮助政府和相关机构制定政策,应对厄尔尼诺的影响。

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