Aug, 2023

利用海平面高度和气候模型集合进行机器学习的海平面预测

TL;DR自 1993 年以来,卫星测高仪观测表明全球平均海平面正以空前的速度上升(每年 3.4 毫米)。我们利用机器学习(ML)技术研究了海平面变化的未来模式,以了解气候变化信号如温室气体、气溶胶和生物质燃烧在海平面上升中的贡献,并用于未来海平面变化的预测。我们提出了一种利用卫星观测和气候模型模拟相结合的机器学习框架,以 30 年为期限进行 2 度分辨率的海平面上升预测。我们通过训练全连接神经网络(FCNNs)进行非线性融合,预测测高仪数值(1993-2019 年)。然后将学习到的 FCNNs 应用于未来的气候模型预测,以预测未来的海平面模式。我们提出将空间数据集分段成有意义的聚类,并显示聚类有助于改进我们的机器学习模型的预测能力。