OLAR | Точный прогноз аномалий уровня моря в северной части Тихого океана с использованием

Точные прогнозы уровня моря имеют решающее значение для управления прибрежными зонами. В данном исследовании представлена модель искусственного интеллекта, которая прогнозирует изменения уровня моря в северной части Тихого океана с использованием спутниковых данных и усовершенствованной нейронной сети. Благодаря двум стратегиям обучения — прогнозированию тенденции изменений вместо абсолютных значений, а также подходу к обучению, сочетающему потери многошагового прогноза в соответствии с реальными требованиями прогнозирования — усовершенствованная модель Multistep-Earthformer обеспечивает надежные прогнозы на срок до 30 дней. Она превосходит прогноз на основе персистенции и ведущую численную систему прогнозирования, снижая ошибки на 10%–77% в первые 10 дней. Эти адаптируемые стратегии также могут иметь потенциал для более широкого применения в задачах прогнозирования в науках о Земле.