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摘要：本发明公开了一种基于南北半球年代际模态的人工智能年代际气候预测方法，包括：基于去除长期趋势并进行低频滤波后的全球海表面温度和降水、气温等气候要素的季节平均历史观测数据；分别提取北半球海气系统随季节演变的主要年代际模态和与之独立的南半球海气系统随季节演变的主要年代际模态；通过人工智能方法建立所述主要年代际模态和气候要素间在不同时滞步长的映射关系，构建相应气候要素的年代际气候预测模型；通过将所述主要年代际模态的近期观测状态或未来预测状态导入预测模型，得到气候要素在未来几年到数十年内的实时预测结果。
主权项：1.一种基于南北半球年代际模态的人工智能年代际气候预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设历史时间段内气候要素的逐月历史观测数据；根据所述逐月历史观测数据，获取所述气候要素去除长期趋势并进行低频滤波后的各季节平均的逐年历史观测数据；根据所述去除长期趋势并进行低频滤波后的各季节平均的逐年历史观测数据，分别提取北半球海气系统随季节演变的主要年代际模态和与之独立的南半球海气系统随季节演变的主要年代际模态，得到各所述主要年代际模态的时间序列和空间型；根据各所述主要年代际模态的时间序列，通过人工智能方法建立所述主要年代际模态和气候要素间在不同时滞步长的映射关系，构建相应气候要素的年代际气候预测模型；通过将所述主要年代际模态的近期观测状态或未来预测状态导入所述年代际气候预测模型，得到针对所述气候要素在未来预设时间段内的预测结果。
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百度查询： 南京大学 基于南北半球年代际模态的人工智能年代际气候预测方法
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