大气阻塞事件可能与极端热浪有关，例如2023年的欧洲。图片来源：Mustang Joe。
突破气候障碍：新AI模型预测高影响天气变化
大气阻塞事件是持续时间较长、影响较大的天气模式，当大型高压系统保持静止时，会扰乱急流和风暴路径，持续时间可能长达数天甚至数周。这些事件可能导致极端天气条件，如创纪录的洪水或热浪，正如2023年欧洲所见。
在一项开创性研究中，科学家们使用深度学习模型重建了过去1000年这些事件的频率，并提供了在气候变化下它们未来的洞见。
大气阻塞事件是持续时间较长、影响较大的天气模式，当大型高压系统保持静止时，会扰乱急流和风暴路径，持续时间可能长达数天甚至数周。这些事件可能导致极端天气条件，如创纪录的洪水或热浪，正如2023年欧洲所见。
在一项新研究中，夏威夷大学马诺阿分校的大气科学家克里斯蒂娜·卡拉姆佩里杜使用深度学习模型推断过去1000年阻塞事件的频率，并揭示未来气候变化可能如何影响这些重大现象。
“本研究旨在使用深度学习模型从古气候记录中提取古天气信号，该模型推断大气阻塞频率与表面温度的关系，”卡拉姆佩里杜说。“这是一个独特的研究，也是首次尝试基于它们与表面温度的关系重建长期阻塞频率记录，这种关系是复杂且未知的。机器学习方法对于这类任务非常强大。”
训练深度学习模型
卡拉姆佩里杜开发了一个专门的深度学习模型，并使用历史数据和大量气候模型模拟对其进行训练。然后，该模型能够从过去一千年的季节温度重建中的异常推断阻塞事件的频率。这些过去的温度重建相对受到广泛的树木年轮记录网络的良好约束，这些记录在生长季节对温度敏感。
大气阻塞事件可能给夏威夷带来创纪录的降雨。图片来源：Jo Naylor。
“这种方法表明，深度学习模型是克服从古气候中提取古天气这一长期问题的有力工具，”卡拉姆佩里杜说。“这种方法也可以用于气候历史的仪器时期，该时期始于18世纪，当时开始进行常规天气测量，因为我们只有从1940年代或可能只是卫星时代（1979年后）以来的可靠数据来识别阻塞。”
未来阻塞事件的频率
关于气候变化将如何改变阻塞事件的频率，科学界尚未达成共识。这些强烈、持久的中纬度高压系统对夏威夷有重大影响，其中持续的北太平洋阻塞伴随着洪水，并且在全球范围内也有影响，例如在太平洋西北部和欧洲，夏季阻塞可能带来极端热浪。
因此，了解这些事件频率的变化，特别是它们与气候的其他主要因素（如厄尔尼诺和热带太平洋海表面温度的长期模式）的关系，对夏威夷非常重要。这项研究使卡拉姆佩里杜能够将中高纬度的阻塞频率与过去一千年的热带太平洋气候变异性联系起来，这对于气候模型的验证和缩小未来气候预测中阻塞的不确定性至关重要。
开放研究和透明度
卡拉姆佩里杜与两名夏威夷大学马诺阿分校的学生合作，创建了一个独特的网络界面，用于探索深度学习模型和结果重建。她强调，以这种方式分享结果和方法对于开放研究最佳实践和透明度非常重要，特别是随着机器学习和人工智能的应用迅速扩展到日常生活的许多方面。该网络界面托管在Jetstream-2上，这是一个由NSF支持的云计算系统，其区域合作伙伴包括夏威夷大学信息技术服务——网络基础设施和夏威夷数据科学研究所。
未来，卡拉姆佩里杜计划探索深度学习模型的一系列特征和架构增强，以扩展其在直接与高社会经济影响相关的气候现象和变量中的应用。
该研究由美国国家科学基金会资助。
引用本文
Karamperidou, C. Extracting paleoweather from paleoclimate through a deep learning reconstruction of Last Millennium atmospheric blocking. Commun Earth Environ 5, 535 (2024). https://doi.org/10.1038/s43247-024-01687-y
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