Jul, 2023
用类比马尔可夫链采样和预测极端热浪，并与深度学习进行比较
Extreme heatwave sampling and prediction with analog Markov chain and
comparisons with deep learning
TL;DR基于模拟环流的概率气象生成器 (SWG) 通过加入温度和土壤湿度作为预测因子，可以用来估计法国和斯堪的纳维亚地区持续性热浪的概率。与基于卷积神经网络 (CNN) 的预测相比，SWG 在概率预测任务上表现更好。此外，我们还展示了用于估计超过几天的持续性热浪的极端返回时间的能力，以及通过生成器获得的合成极端远程联系模式的质量。