科学家用AI模型预测太平洋复杂的大规模热带不稳定波

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大规模的海洋现象是复杂的，通常涉及许多自然过程。热带不稳定波(TIW)就是这些现象之一。

太平洋TIW是赤道东太平洋的主要海洋事件，其特征是热带太平洋冷舌两侧向西传播的巨浪。

长期以来，TIW的预测依赖于基于物理方程的数值模型或统计模型。然而，为了理解这一复杂现象，需要考虑许多自然过程。

最近，由中国科学院海洋研究所李晓峰教授领导的研究团队通过人工智能技术研究了这一复杂的海洋现象。

团队成员包括自然资源部第二海洋研究所的郑刚、IOCAS的张荣华和上海海洋大学的刘斌。

他们使用由卫星数据驱动的深度学习模型来预测世界上数千公里的复杂TIW。他们的研究发表在《科学进展》年7月15日。

快速增长的卫星遥感大数据本身通常隐藏着管理复杂海洋现象的基本规则。它们需要通过强大的信息挖掘技术(如AI领域的深度学习)进行挖掘。

李教授说：“人工智能技术可能为模拟复杂的海洋现象和避免传统数值模型面临的困难提供一个有前途的选择。”

在这项工作中，研究人员开发了一个深度学习模型，根据当前和以前卫星获得的海温数据预测与TIW有关的海温场。

对9年海温资料的长期检验表明，该模型有效、准确地预测了海温的演变，捕捉了TIW传播的时空变化。

研究表明，在卫星遥感大数据时代，纯数据驱动和基于人工智能的信息挖掘范式可能是模拟和预测复杂海洋现象的有力和有前途的方法。

李教授说：“基于人工智能的模型、统计模型和传统的数值模型可以相互补充，为研究复杂的海洋特征提供了一个新的视角。”

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