基于纯数据驱动的Transformer模型对2023~2024年热带太平洋气候状态的实时预测

本文介绍了南京信息工程大学海洋科学学院张荣华教授团队利用纯数据驱动的Transformer模型（3D-Geoformer）对2023~2024年热带太平洋气候状态进行实时预测的研究。背景是热带太平洋在2020~2022年经历了连续三次的拉尼娜事件，其未来气候状态的演变成为关注焦点。研究目的是通过人工智能技术构建3D-Geoformer模型，预测热带太平洋海气耦合系统多变量三维温度场的变化。研究结果表明，热带太平洋在2023年年末将发展成为厄尔尼诺事件，并在2024年春夏季向拉尼娜事件转变。此外，敏感性试验增强了模型的可解释性，阐明了初始场中保留多长时间段的海洋-大气关键变量场相关信息可得到更为有效的预测。