Presentation Details
基于轻量型深度学习框架的特大气象干旱异步预测初探
ID：599
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2025-03-31 17:55:17 Hits：752
Oral Presentation
Start Time：2025-04-19 09:50（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S1-2 专题1.2 人工智能在气候研究中的应用 »
No files
Abstract
本报告将介绍一种特大气象干旱异步预测模型的初步研究。借助轻量型深度学习框架SimVP，在格点尺度上训练海温、次表层土湿、高空涡度等预测因子与气象干旱指数的时滞关系，借助3D DBSCAN算法进行事件识别。针对长江2022极端夏秋旱过程（8月11日—12月4日），本模型的控制预报试验能提前75天（约2.5个月）进行事件体级的早期预警；尽管预测为轻、中等干旱强度，但能稳健地捕获季节干旱事件过程和落区。
Keywords
3D DBSCAN
Speaker
刘臻晨
副研究员 河海大学水文水资源学院Submission Author
All Comments
Important Date
-
Conference Date
Apr 17
2025
toApr 21
2025
-
Apr 10 2025
Draft paper submission deadline
-
Apr 28 2025
Registration deadline
Sponsored By
中国科学院大气物理研究所
Organized By
中国科学院大气物理研究所
Contact Information
- 皇甫静亮
- hf******@mail.iap.ac.cn
- 133********
Previous Conferences
-
2026-04-25 China Suzhou
第二届未来大气科学论坛
Submit Comment