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极地海冰次季节-季节尺度预测研究
编号：2668
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-12 15:38:06 浏览：321次
口头报告
报告开始：2024年05月18日 16:40（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S17] 主题17、冰冻圈科学 [S17-1] 主题17、冰冻圈科学 专题17.1、专题17.2、专题17.3（18日下午，306）
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摘要
极地海冰是全球气候系统的重要组成部分，极地环境的快速变化对海冰的预测能力提出了新的要求，对极地海冰的精确预测依旧充满挑战。近年来，伴随人工智能和大数据技术的飞速发展，机器学习在海冰预测领域得到了广泛应用。本研究利用多种模型对南、北极海冰进行了次季节-季节尺度的预测，并比较了目前国际上主流预测模型的技巧。此外，本研究还探讨了热力和动力过程对春季预测障碍的潜在影响。研究表明在机器学习模型中加入海冰物理特性的约束与优化，对于提升南、北极海冰的预测技巧有重要影响。本研究不仅丰富了对极地海冰变化的科学认知，而且对于推进海冰预测技术的实际应用与发展具有重要意义。
关键词
海冰,预测
报告人
李雪薇
副教授 大连理工大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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