深度学习在ENSO预测中的应用研究

方巍; 付海燕; 罗京佳

doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20240921001

大气科学学报 ›› 2025, Vol. 48 ›› Issue (03) : 429 -437. DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20240921001

深度学习在ENSO预测中的应用研究

方巍, 付海燕, 罗京佳

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摘要

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni1o-Southern Oscillation, ENSO)是自然界气候变化中年际变化最显著的异常信号。ENSO会在全球范围内引发天气和气候异常，由此造成的自然灾害给人类生命和财产安全带来了巨大危害。随着人工智能的发展，ENSO预测方法已从传统方法拓展到了深度学习技术。因此，对ENSO预测进行了较为全面的论述：概述了ENSO相关知识；回顾了传统的预测方法；介绍了深度学习模型在ENSO预测中的应用，分析了它们的优势、局限性以及改进方向；基于当前方法面临的挑战，对未来ENSO预测的发展趋势进行了展望。