利用深度学习与起搏器试验揭示热带大西洋对ENSO可预测性的影响
编号:363 访问权限:仅限参会人 更新:2026-03-30 07:31:55 浏览:10次 口头报告

报告开始:2026年04月27日 15:02(Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会场:[S1-15] 专题1.15 热带海气相互作用 [F44] 专题1.15 热带海气相互作用(4月27日下午)

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摘要
热带大西洋对厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)可预测性的影响仍存争议,其究竟源于真实的遥相关还是ENSO的自相关效应,学界观点不一。利用卷积神经网络(CNN),我们重新审视了这一问题,并证明了夏季热带大西洋在ENSO预测中的重要作用。CNN揭示,热带大西洋在北半球秋季、冬季和夏季能提升ENSO可预测性,但在春季其预测价值有限。我们采用起搏器试验进一步来阐明CNN结果背后的物理机制。当夏季热带大西洋海温异常位于热带辐合带(ITCZ)附近时,会增强大气深对流,激发大气开尔文波并改变纬向大气环流,从而影响太平洋沃克环流和温跃层调整,最终促进冬季拉尼娜事件的发展。相比之下,春季热带大西洋海温异常因远离ITCZ,对流减弱,其影响也随之减小。本研究为季节依赖的大西洋-太平洋联系提供了新证据,并揭示了ENSO可预测性的一条始于夏季的影响路径。
 
关键词
ENSO预测,深度学习,热带大西洋
报告人
黄晶
助理研究员 中国科学院南海海洋研究所

稿件作者
黄晶 中国科学院南海海洋研究所
王鑫 中国科学院南海海洋研究所
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    初稿截稿日期

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