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Zu, Z. Q. and Co-authors, 2024: How do deep learning forecasting models perform for surface variables in the South China Sea compared to operational oceanography forecasting systems? Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-024-3264-1
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深度学习预报模型与业务化海洋学预报系统预报技巧的比较研究：以南海表层变量为例
客观地评估和比较深度学习预报模型（DLM）与业务化海洋学预报系统（OFS）的预报技巧是一个基础且重要的问题。然而，鲜有研究使用相同的参考数据来比较它们的预报误差。本研究针对南海海表温度（SST）、海表高度异常（SLA）和海表流场，发展了三个物理合理的DLM，然后采用测试集和“OceanPredict”预报系统间比较与验证工作组第四类数据（Class 4）评估了三个DLM的预报技巧，并与业务化海洋学预报系统进行了横向比较。结果显示，分别采用测试集和Class 4数据集作为参考数据，DLM在后者上的均方根误差分别增加了44%（海表温度）、245% （海表高度异常）、302%（流速）和109%（流向）。这说明不同的参考数据对评估结果存在显著影响，使用相同且独立的参考数据比较DLM和业务化海洋学预报系统是必要的。相对于Class 4数据集，DLM对海表高度异常的预报技巧显著优于业务化海洋学预报系统，而对其他变量的技巧略高于业务化海洋学预报系统。DLM和业务化海洋学预报系统预报误差的空间分布存在一定的相似性，这可从可预报性的角度加以解释。对极端事件而言，海表高度异常和流速的预报均存在较大的预报误差，但DLM和业务化海洋学预报系统并不存在显著的差别；对海表温度和流向预报，DLM的误差可能更大。本文对DLM的评估结果，可为DLM的应用提供参考，同时本文也为不同DLM之间的横向比较提供了一个参考范例。
关键词：预报误差，深度学习预报模型，业务化海洋学预报系统，检验，横向比较
图1 相对于Class 4参考数据，四个变量的总均方根误差，对极端事件的偏差，PSY4和DLM预报误差的水平分布。图中PSY4和CGOFS分别为法国Mercator Ocean International和中国国家海洋环境预报中心的业务化海洋学预报系统，DLM为本文发展的深度学习预报模型。
创新点
本文首次从业务预报的角度评估了深度学习预报模型的预报技巧，并与业务化海洋学预报系统进行了横向比较。从总误差、误差的水平分布和对极端事件的预报误差三个方面，揭示了两种预报方法下预报误差的相对水平，以及误差分布结构的共性和差异，并从可预报性的角度解释了误差分布的共性特征。
延伸阅读：
谈哲敏：AI在大气与海洋科学中的应用—引领未来
AAS AI专刊——Part1阅读:
Special Issue on "AI Applications in Atmospheric and Oceanic Science: Pioneering the Future"
http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/2024/7
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《大气科学进展(英)》(Advances in Atmospheric Sciences，简称AAS)——中国大气科学领域学术水平最高的英文期刊之一，1984年创刊，1999年被SCI收录。最新影响因子6.5，JCR分区表一区。
AAS主要发表大气和海洋科学领域的创新性研究成果，刊登气候学、大气物理学、大气化学、大气探测、气象学、天气学、数值天气预报、海洋-大气相互作用、人工影响天气和应用气象学等各主要分支学科的国际最新创造性论文和研究进展的综合评述。AAS积极扩展栏目，除学术论文外，还设有数据描述文章、会议报告（特邀）、学科亮点(News&Views)（特邀）、展望（Perspectives）（特邀）及有关大气科学领域研究进展的讨论等。
AAS由国际气象学和大气科学协会（IAMAS）中国委员会、中国科学院大气物理研究所、中国气象学会主办，由Springer和科学出版社共同出版，是国际IAMAS的合作期刊。来自9个国家、36个专业科研机构的60多位优秀责编全程监督审稿过程。
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