【摘 要】
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西太平洋暖池是热带太平洋西部由海表温度28℃等温线所划定的海域,也是热带太平洋海洋和大气之间大尺度变化现象——厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的重要组成部分.采用暖池面积、暖池强度、暖池质心纬度和暖池质心经度4个指数来表征暖池大小和位置,在此基础上构建了长短期记忆(LSTM)神经网络模型,通过优化序列长度、学习率和迭代次数3个超参数,对未来10年暖池面积、强度和质心位置的变化进行预测.经巴特沃斯滤波器平滑后发现,暖池各指数低频变化与多变量ENSO指数(MEI)之间存在相关关系,使用预测结果对2019—202
【机 构】
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北京大学物理学院,厦门大学海洋与地球学院,北京环境特性研究所电磁散射重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41961144011,91858202,41630963,41476007),国家海洋局全球变化与海气相互作用项目(GASI-IPOVAI-01-04,GASI-02-PAC-YGST2-02)。
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西太平洋暖池是热带太平洋西部由海表温度28℃等温线所划定的海域,也是热带太平洋海洋和大气之间大尺度变化现象——厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的重要组成部分.采用暖池面积、暖池强度、暖池质心纬度和暖池质心经度4个指数来表征暖池大小和位置,在此基础上构建了长短期记忆(LSTM)神经网络模型,通过优化序列长度、学习率和迭代次数3个超参数,对未来10年暖池面积、强度和质心位置的变化进行预测.经巴特沃斯滤波器平滑后发现,暖池各指数低频变化与多变量ENSO指数(MEI)之间存在相关关系,使用预测结果对2019—202
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