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基于集成GCN-Transformer网络的ENSO预测模型

杜先君 李河

杜先君,李河. 基于集成GCN-Transformer网络的ENSO预测模型[J]. 海洋学报,2023,45(12):156–165 doi: 10.12284/hyxb2023155
引用本文: 杜先君,李河. 基于集成GCN-Transformer网络的ENSO预测模型[J]. 海洋学报,2023,45(12):156–165 doi: 10.12284/hyxb2023155
Du Xianjun,Li He. ENSO prediction model based on integrated GCN-Transformer network[J]. Haiyang Xuebao,2023, 45(12):156–165 doi: 10.12284/hyxb2023155
Citation: Du Xianjun,Li He. ENSO prediction model based on integrated GCN-Transformer network[J]. Haiyang Xuebao,2023, 45(12):156–165 doi: 10.12284/hyxb2023155

基于集成GCN-Transformer网络的ENSO预测模型

doi: 10.12284/hyxb2023155
基金项目: 国家自然科学基金项目(62241307);甘肃省科技计划项目(22YF7FA166);兰州市科技计划项目(2022-RC-60);甘肃省教育厅高等学校创新基金项目(2021A-027)。
详细信息
    作者简介:

    杜先君(1979—),男,浙江省杭州市人,副教授,博士,主要从事复杂系统建模与控制研究。E-mail:xdu@lut.edu.cn

  • 中图分类号: P732.4

ENSO prediction model based on integrated GCN-Transformer network

  • 摘要: 厄尔尼诺−南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)是热带太平洋海表面温度发生异常的现象,会导致冰雹、洪水、台风等极端天气的出现,因此对ENSO的准确预测意义重大。本文设计了集成GCN-Transformer(GCNTR)模型,首先运用Transformer网络的全局特征聚焦能力对数据特征进行编码,然后结合GCN提取图数据特征的能力,最后引入特征融合门控机制将经过编码的特征和GCN提取的特征进行融合,实现ENSO的精确预测。结果表明,GCNTR模型实现了对ENSO提前20个月的预测,比ENSOTR多了3个月,比Transformer多了5个月,并且模型绝大部分的预测精度优于其他模型。与现有的方法相比,GCNTR模型能够实现对ENSO更好的预测。
  • 图  1  太平洋赤道附近的不同ENSO指数海区展示

    Fig.  1  Different ENSO index sea areas near the equator in the Pacific Ocean

    图  2  GCN结构

    Fig.  2  GCN structure

    图  3  Transformer网络基本结构及注意力机制

    Fig.  3  The basic structure and attention mechanism of the Transformer network

    图  4  GCNTR模型框架

    Fig.  4  Framework of the proposed GCNTR model

    图  5  GCNTR模型预测与观测对比

    Fig.  5  GCNTR model prediction and observation

    图  6  各种模型预测相关系数

    Fig.  6  Various model prediction correlation coefficient

    图  7  各种模型的其他评价指标

    Fig.  7  Additional evaluation metrics for various models

    表  1  用于训练的CMIP5模式列表

    Tab.  1  List of CMIP5 patterns used for training

    模式 机构 时间范围 集合成员数目
    BCC-CSM1.1-m 中国气象局北京气候中心 1850年1月1日至2012年12月1日 1
    CanESM2 加拿大气候建模和分析中心 1850年1月1日至2005年12月1日 5
    CCSM4 美国国家大气研究中心 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    CESM1-CAM5 美国国家大气研究中心(NCAR)社区地球系统模型(CESM)贡献者 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    CMCC-CM 欧洲地中海气候变化中心 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    CMCC-CMS 欧洲地中海气候变化中心 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    CNRM-CM5 法国国家气象研究中心/欧洲高级科学计算研究与培训中心 1850年1月1日至2005年12月1日 5
    CSIRO-Mk3-6-0 英联邦科学与工业研究组织与昆士兰气候变化卓越中心合作 1850年1月1日至2005年12月1日 5
    FIO-ESM 中国自然资源部第一海洋研究所 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    GFDL-ESM2G 美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室 1861年1月1日至2005年12月1日 1
    GISS-E2-H 美国宇航局戈达德太空研究所 1850年1月1日至2005年12月1日 5
    HadGEM2-AO 韩国气象厅气象研究所 1860年1月1日至2005年12月1日 1
    HadCM3 英国气象局哈德利中心(由哈德利中心提供额外的HadGEM2-ES实现,
    由国家空间研究所提供HadGEM2-CCDEC1859-NOV2005)
    1859年12月1日至2005年12月1日 1
    HadGEM2-CC 英国气象局哈德利中心(由哈德利中心提供额外的HadGEM2-ES实现,
    由国家空间研究所提供HadGEM2-CCDEC1859-NOV2005)
    1859年12月1日至2005年10月1日 1
    HadGEM2-ES 英国气象局哈德利中心(由哈德利中心提供额外的HadGEM2-ES实现,
    由国家空间研究所提供HadGEM2-CCDEC1859-NOV2005)
    1859年12月1日至2005年10月1日 4
    IPSL-CM5A-MR 皮埃尔·西蒙·拉普拉斯研究所 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    MIROC5 大气与海洋研究所(东京大学)、国家环境研究所和
    日本海洋与地球科学技术机构
    1850年1月1日至2012年12月1日 1
    MPI-ESM-LR 马克斯·普朗克气象研究所 1850年1月1日至2005年12月1日 3
    MRI-CGCM3 气象研究所 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    NorESM1-M 挪威气候中心 1850年1月1日至2005年12月1日 1
    NorESM1-ME 挪威气候中心 1850年1月1日至2005年12月1日 1
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    表  2  模型相关系数比较

    Tab.  2  Model correlation coefficient comparison

    提前期/月 GCNTR ENSOTR CNN Transformer SINTEX-F
    1 0.96 0.98 0.93 0.97 0.90
    2 0.94 0.94 0.92 0.91 0.89
    3 0.89 0.89 0.88 0.86 0.84
    4 0.85 0.85 0.83 0.80 0.81
    5 0.83 0.81 0.80 0.76 0.78
    6 0.81 0.77 0.76 0.69 0.74
    7 0.78 0.75 0.74 0.68 0.69
    8 0.74 0.74 0.73 0.64 0.65
    9 0.70 0.72 0.71 0.64 0.62
    10 0.66 0.7 0.69 0.65 0.58
    11 0.65 0.68 0.67 0.61 0.54
    12 0.63 0.66 0.65 0.61 0.51
    13 0.61 0.65 0.63 0.59 0.48
    14 0.59 0.62 0.60 0.52 0.47
    15 0.58 0.59 0.57 0.51 0.44
    16 0.59 0.55 0.53 0.45 0.41
    17 0.58 0.53 0.51 0.45 0.38
    18 0.57 0.49 0.46 0.41 0.35
    19 0.56 0.44 0.42 0.39 0.33
    20 0.52 0.41 0.38 0.35 0.32
    21 0.48 0.38 0.34 0.31 0.31
    22 0.42 0.36 0.31 0.28 0.31
    23 0.35 0.32 0.29 0.25 0.31
    平均相关系数 0.6648 0.6448 0.6239 0.5796 0.5483
    注:表中加粗数据表示模型相关系数高于其他模型。
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-07
  • 修回日期:  2023-07-02
  • 网络出版日期:  2023-11-13
  • 刊出日期:  2023-12-01

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