基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歐亞中高緯夏季極端高溫年代際預(yù)測模型研究

索朗多旦 黃艷艷 陳雨豪 王會軍

摘要 近幾十年來頻繁發(fā)生的極端高溫事件嚴(yán)重威脅著自然生態(tài)系統(tǒng)、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類生命安全。針對生態(tài)環(huán)境脆弱的歐亞中高緯地區(qū)，首先評估了當(dāng)前主流動力模式（CMIP6 DCPP）對于該地區(qū)夏季極端高溫的年代際預(yù)測水平，并構(gòu)建了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）的年代際預(yù)測模型。多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）的評估結(jié)果顯示，得益于大樣本和初始化的貢獻(xiàn)，當(dāng)前動力模式對于60°N以南區(qū)域（South Eurasia，SEA）展現(xiàn)了預(yù)測技巧，準(zhǔn)確預(yù)測出了其線性增長趨勢和1968—2008年間主要的年代際變率，然而模式對于60°N以北區(qū)域（North Eurasia，NEA）極端高溫的年代際變率幾乎沒有任何預(yù)測技巧，僅預(yù)測出比觀測低的線性增長趨勢?；?6個(gè)初始場的動力模式大樣本預(yù)測結(jié)果，RNN將2008—2020年間NEA和SEA極端高溫的年代際變率預(yù)測技巧顯著提高，距平相關(guān)系數(shù)技巧從MME中的-0.61和-0.03，提升至0.86和0.83，均方差技巧評分從MME中的-1.10和-0.94，提升至0.37和0.52。RNN的實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果表明，在2021—2026年，SEA區(qū)域的極端高溫將持續(xù)增加，2026年很可能發(fā)生突破歷史極值的極端高溫事件，NEA區(qū)域在2022年異常偏低，而后將呈現(xiàn)波動上升。

關(guān)鍵詞極端高溫;DCPP;年代際預(yù)測;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在全球氣候變暖的背景下，自20世紀(jì)50年代以來，全球大部分地區(qū)極端高溫事件頻率增加，持續(xù)時(shí)間延長（Alexander et al.，2006;孫建奇等，2011），呈現(xiàn)出明顯的非線性增長，并且事件越極端，其發(fā)生頻率的增長百分比越大（IPCC，2021）。這對社會經(jīng)濟(jì)、人類健康以及自然環(huán)境帶來了嚴(yán)重的危害（Zhao et al.，2016;Bhend et al.，2017;Hu and Huang，2020）。歐亞中高緯度地區(qū)位于“一帶一路”的核心地帶（王會軍等，2020），該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，是氣候變化的高度敏感區(qū)，尤其面對極端天氣事件的自適應(yīng)能力相對較低（Han et al.，2018;Zhao et al.，2021）。近年來，歐亞中高緯頻發(fā)的極端高溫事件已得到社會各界的廣泛關(guān)注。例如，2003年，高溫?zé)崂耸录碚麄€(gè)歐洲，造成超過22 000人死亡和約123億美元的經(jīng)濟(jì)損失（Bouchama，2004）;2010年，俄羅斯發(fā)生了特大規(guī)模的高溫事件（Barriopedro et al.，2011），造成了超過55 000人死亡和約150億美元的經(jīng)濟(jì)損失;2022年，歐洲更是迎來了史無前例的高溫?zé)崂耸录?，其南部地區(qū)的氣溫高達(dá)年際標(biāo)準(zhǔn)差的兩倍以上，造成超過60 000人死亡（Ballester et al.，2023;Lu et al.，2023）。因此，厘清歐亞中高緯極端高溫變異機(jī)理，并進(jìn)一步做好氣候預(yù)測，特別是年代際預(yù)測，對于做好該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的長遠(yuǎn)規(guī)劃具有重要的意義。

歐亞中高緯極端高溫的發(fā)生往往伴隨著局地位勢高度的正異常（孫建奇和王會軍，2006;Dong et al.，2016;Ding et al.，2018;Hu and Huang，2020）。異常的反氣旋會加劇絕熱下沉運(yùn)動，導(dǎo)致云量減少，使得更多的短波輻射到達(dá)地表。隨后，地表通過增強(qiáng)長波輻射和感熱通量，使得近地表空氣溫度升高，從而導(dǎo)致局地極端高溫事件的發(fā)生（孫建奇等，2011;Hu and Huang，2020;Hong et al.，2022;靳鑫桐等，2024）。同時(shí)，對流層低層的暖平流通過引起局地垂直運(yùn)動和絕熱加熱作用也有利于該地區(qū)極端高溫的形成（Harpaz et al.，2014）。陸面過程（Zhang et al.，2015）、關(guān)鍵區(qū)海溫（Zhu et al.，2020;李經(jīng)緯等，2021;Hong et al.，2022）和北極海冰異常（Zhang et al.，2020），可以通過激發(fā)遙相關(guān)波列，引起歐亞中高緯極端高溫異常。在年代際時(shí)間尺度上，海溫、海冰、溫室氣體和人為氣溶膠共同造成了歐亞大陸極端高溫在20世紀(jì)90年代后期的快速增加（Dong et al.，2016，2017;Hong et al.，2022）。

針對未來一至數(shù)十年的年代際氣候預(yù)測，可以彌補(bǔ)季節(jié)預(yù)測和氣候預(yù)估之間的空缺，是國際氣候研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題（Meehl et al.，2009;Kirtman et al.，2013;Kushnir et al.，2019）。在年代際時(shí)間尺度上，氣候系統(tǒng)受到氣候內(nèi)部變率和外強(qiáng)迫的共同作用，初值誤差和外強(qiáng)迫問題是基于動力模式開展年代際氣候預(yù)測的長期挑戰(zhàn)（Kirtman et al.，2013），年代際氣候預(yù)測被世界氣候研究計(jì)劃列為當(dāng)前的重大挑戰(zhàn)之一。為了重點(diǎn)開展氣候系統(tǒng)年代際預(yù)測、可預(yù)測性和變率機(jī)制研究，第六次耦合模式比較計(jì)劃（CMIP6）專門設(shè)立了詳細(xì)的年代際預(yù)測計(jì)劃（Decadal Climate Prediction Project，DCPP）（Boer et al.，2016;吳波和辛?xí)愿瑁?019）。當(dāng)前基于初始化的動力模式的年代際預(yù)測技巧主要集中在大西洋和印度的海表溫度（Doblas-Reyes et al.，2013;Kirtman et al.，2013），以及可預(yù)測性來源于關(guān)鍵海洋過程的少數(shù)區(qū)域降水，例如薩赫拉季風(fēng)降水（Sheen et al.，2017;Smith et al.，2019）和青藏高原降水（Hu and Zhou，2021）。DCPP模式對于全球范圍內(nèi)大部分陸地區(qū)域極端溫度的年代際預(yù)測技巧主要來自外強(qiáng)迫的貢獻(xiàn)，而非初始化（Delgado-Torres et al.，2023）。當(dāng)前針對歐亞中高緯極端高溫年代際預(yù)測技巧評估的工作較少，有待進(jìn)一步研究。

近年來，隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的提升，研究數(shù)據(jù)的增加和算法的改進(jìn)，機(jī)器學(xué)習(xí)方法為氣候預(yù)測提供了新的可能。已有研究表明，對于部分氣候變量，訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以展現(xiàn)出比當(dāng)前國際領(lǐng)先的數(shù)值模式更優(yōu)的預(yù)測水平，例如：ENSO（Ham et al.，2019;Chen et al.，2023），印度洋偶極子（Ling et al.，2022），區(qū)域降水和溫度（黃超等，2022;Jin et al.，2022;雷蕾等，2022）等。值得注意的是，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）是一類專門用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在擬合時(shí)間序列的非線性關(guān)系方面具有優(yōu)異的表現(xiàn)（Rumelhart et al.，1986;楊麗等，2018）。目前，已有研究將RNN成功應(yīng)用于氣候預(yù)測領(lǐng)域。RNN構(gòu)建的厄爾尼諾預(yù)測模型，能夠提前3至5個(gè)月對ENSO進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，其預(yù)測技巧與當(dāng)前國際領(lǐng)先的動力數(shù)值模式相當(dāng)（Mahesh et al.，2019）。利用RNN構(gòu)建的溫度預(yù)報(bào)模型，比傳統(tǒng)方法的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升了31.1％（Gao et al.，2021）?？紤]到RNN在處理時(shí)間序列方面的優(yōu)勢，能否將RNN應(yīng)用于年代際預(yù)測當(dāng)中，值得進(jìn)一步研究。

本文首先評估了DCPP對歐亞中高緯夏季極端高溫的年代際預(yù)測技巧，并探究其可預(yù)測性來源和樣本集合大小對預(yù)測技巧的影響。其次，基于DCPP多模式大樣本集合預(yù)測結(jié)果，構(gòu)建了具有三層結(jié)構(gòu)的RNN深度學(xué)習(xí)模型，用以改進(jìn)DCPP模式對歐亞中高緯夏季極端高溫的年代際預(yù)測。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)

本研究主要關(guān)注歐亞中高緯地區(qū)（60°～140°E，40°～75°N）夏季（6—8月）極端高溫的年代際預(yù)測。極端高溫指數(shù)（TX90p）定義為每年夏季日最高氣溫超過90％相對閾值的總天數(shù)，其中90％相對閾值采用基準(zhǔn)年（1981—2010年）夏季日最高氣溫位于90％分位數(shù)的值（Zhang et al.，2011）。觀測資料使用了ERA5數(shù)據(jù)集提供的逐日最高氣溫?cái)?shù)據(jù)（Hersbach et al.，2020）。模式年代際預(yù)測的逐日最高氣溫?cái)?shù)據(jù)來自CMIP6 DCPP 6個(gè)模式A組回報(bào)試驗(yàn)（Hindcast），同時(shí)，采用了該6個(gè)模式歷史模擬試驗(yàn)（Historical）的逐日最高氣溫?cái)?shù)據(jù)，用以評估氣候內(nèi)部變率和外強(qiáng)迫對預(yù)測技巧的影響（表1）。本文評估基于這6個(gè)模式的多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）的結(jié)果，其中Hindcast和Historical的MME分別包含86和154個(gè)集合成員。通過雙線性插值法將模式數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值到與觀測數(shù)據(jù)一致的1°×1°的水平分辨率，為了避免插值引起的極值平滑問題，先計(jì)算模式原始網(wǎng)格上的極端高溫指數(shù)，然后再進(jìn)行插值。在計(jì)算MME的極端高溫時(shí)，首先計(jì)算單個(gè)成員的極端高溫指數(shù)，而后對所有成員采用等權(quán)重的集合平均方法來獲得MME的結(jié)果。采用五年滑動平均獲得年代際變率，用中間年份標(biāo)記為滑動平均之后的結(jié)果。DCPP模式從1960—2018年逐年起報(bào)，往后報(bào)10 a，其預(yù)測時(shí)效包含1～5 a至6～10 a。為了獲得更多的實(shí)時(shí)預(yù)測數(shù)據(jù)，本文評估最長預(yù)測時(shí)效6～10 a的模式預(yù)測數(shù)據(jù)。

1.2 評估方法

本研究使用距平相關(guān)系數(shù)（Anomaly Correlation Coefficent，ACC）和均方差技巧評分（Mean Square Skill Score，MSSS）來評估MME對極端高溫的預(yù)測技巧。ACC和MSSS的計(jì)算公式如下：

式中：n表示預(yù)報(bào)年的總數(shù);fi和oi分別表示i時(shí)刻模式的預(yù)測值和觀測值;和分別表示模式預(yù)測值和觀測值的平均值;ACC被用于評估模式對觀測變率相位的預(yù)測技巧;MSSS被用于評估模式對觀測變率振幅的預(yù)測技巧（Goddard et al.，2013）。ACC的取值范圍為-1～1，MSSS的取值范圍為負(fù)無窮到1，兩者的值越接近1表示模式對觀測的預(yù)測技巧越高。由于本研究中采用了5 a滑動平均來提取年代際信號，導(dǎo)致序列數(shù)據(jù)之間存在較強(qiáng)的自相關(guān)性，從而降低了統(tǒng)計(jì)分析的自由度。因此，我們采用non-parametric bootstrap approach進(jìn)行了1 000次自助抽樣對統(tǒng)計(jì)量ACC和MSSS進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。該方法能夠有效地考慮數(shù)據(jù)之間的自相關(guān)性，從而更準(zhǔn)確地評估統(tǒng)計(jì)量的顯著性，增加對結(jié)果的可信度（Smith et al.，2019）。具體步驟如下：

1） 采用有放回的抽樣方式，從序列中隨機(jī)抽取N個(gè)樣本。為了考慮自相關(guān)性，將每連續(xù)5 a的觀測值和預(yù)測值作為一組，對其進(jìn)行抽樣。

2） 對每個(gè)樣本，分別從觀測和預(yù)測值中隨機(jī)抽取E個(gè)集合成員。

3） 對每個(gè)重抽樣得到的樣本，計(jì)算ACC和MSSS。

4） 重復(fù)上述過程1 000次，以創(chuàng)建概率分布。

5） 根據(jù)假設(shè)ACC和MSSS為零的雙尾檢驗(yàn)獲得顯著性水平。

在計(jì)算集合大小對預(yù)測技巧的影響時(shí)，為了構(gòu)建不同集合大小的MME，采用了不放回的隨機(jī)抽樣方法。同樣對每個(gè)相同集合大小的MME進(jìn)行了1 000次的抽樣，計(jì)算與觀測之間的ACC和MSSS，并將位于中位數(shù)的值作為參考值，位于5％和95％分位數(shù)的值作為最低和最高參考值。

1.3 初始化對預(yù)測技巧的影響

通過計(jì)算殘差相關(guān)系數(shù)來評估初始化對預(yù)測技巧的影響（Smith et al.，2019），其具體計(jì)算步驟如下：

其中：o、f、u分別表示觀測、Hindcast和Historical的MME。R表示相關(guān)系數(shù);σ為標(biāo)準(zhǔn)差。殘差相關(guān)系數(shù)ΔR的取值范圍為-1～1。ΔR>0表明初始化對預(yù)測技巧的貢獻(xiàn)大于外部強(qiáng)迫，ΔR<0則表示外部強(qiáng)迫對預(yù)測技巧的貢獻(xiàn)更大。

1.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

圖1為本文所構(gòu)建的RNN模型。該模型將當(dāng)前時(shí)刻86個(gè)集合成員的預(yù)測值作為當(dāng)前時(shí)刻的輸入值，并選擇1968—2007年、2008—2020年、2021—2026年分別作為訓(xùn)練時(shí)段、測試時(shí)段和實(shí)時(shí)預(yù)測時(shí)段。隱藏層由三層RNN構(gòu)建，每層設(shè)置的激活函數(shù)、神經(jīng)元個(gè)數(shù)以及輸出的特征量不同。其中第一層的激活函數(shù)為ReLU，包含20個(gè)神經(jīng)元，輸出的特征量為86。第二層與第一層相似，但神經(jīng)元數(shù)量減少至15個(gè)。第三層激活函數(shù)設(shè)置為Linear，包含50個(gè)神經(jīng)元，輸出的特征量為1。輸出層為僅含有一個(gè)神經(jīng)元的全連接層，每個(gè)時(shí)刻只輸出一個(gè)值。此外，損失函數(shù)和優(yōu)化器分別是度量模型性能和調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失值的重要參數(shù)。本文損失函數(shù)采用了Huber，它對異常值的影響相比于均方誤差更小。優(yōu)化器則采用了Adam，它是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，結(jié)合了AdaGrad和RMSProp的優(yōu)點(diǎn)，在很多深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的表現(xiàn)較好。另外，為了使模型在使用梯度下降法求解最優(yōu)權(quán)重矩陣和偏置矩陣時(shí)，提升模型的收斂速度，對輸入值進(jìn)行了歸一化處理，最后通過對模型的輸出值進(jìn)行反歸一化處理得到最終的預(yù)測值。

2 極端高溫的年代際預(yù)測水平及可預(yù)測性來源

圖2為1968—2020年夏季極端高溫MME與觀測的ACC和MSSS。結(jié)果顯示，MME對歐亞中高緯極端高溫的年代際預(yù)測技巧主要集中在60°N以南，特別是80°E以東的地區(qū)，包括中國北部、蒙古國以及俄羅斯南部和哈薩克斯坦西南地區(qū)，ACC基本高于0.7，MSSS高于0.5，由于巴爾喀什湖附近20世紀(jì)90年代以來增暖放緩（Hu and Hua，2023），該地區(qū)的預(yù)測技巧偏低。在60°N以北的大部分地區(qū)基本沒有預(yù)測技巧，尤其在俄羅斯中部（圖2a、c）。去除線性趨勢后（圖2b、d），盡管MME對夏季極端高溫的年代際預(yù)測技巧在60°N以南地區(qū)有所下降，但仍然存在顯著區(qū)，60°N以北的ACC技巧則轉(zhuǎn)為顯著負(fù)相關(guān)，并且MSSS基本低于0.1，說明MME很可能在該地區(qū)預(yù)測出與觀測完全相反的年代際變率。殘差相關(guān)系數(shù)的結(jié)果表明（圖2e），外強(qiáng)迫對歐亞中高緯大部分地區(qū)極端高溫的年代際預(yù)測貢獻(xiàn)顯著，然而，60°N以南部分區(qū)域的年代際預(yù)測技巧來源于初始化的貢獻(xiàn)，包含中國西北、東北以及蒙古國和俄羅斯南部部分區(qū)域?？紤]到北大西洋海表溫度異?？梢酝ㄟ^激發(fā)遙相關(guān)波列，顯著影響著60°N以南地區(qū)極端高溫事件的發(fā)生（Dong et al.，2016，2017;Hong et al.，2022），因此，該地區(qū)極端高溫的年代際預(yù)測技巧可能得益于當(dāng)前初始化的動力模式對于北大西洋海表溫度的有效預(yù)測（Kim et al.，2012;Doblas-Reyes et al.，2013;Kirtman et al.，2013）。而60°N以北地區(qū)的極端高溫同時(shí)受北極海冰和積雪（Zhang et al.，2020），以及中高緯行星波（Petoukhov et al.，2013）等因素的影響，這些關(guān)鍵因素的年代際預(yù)測對于當(dāng)前DCPP模式較為困難。

根據(jù)以上結(jié)果，以60°N為界將歐亞中高緯地區(qū)分為南北兩個(gè)區(qū)域，將南北兩個(gè)區(qū)域夏季極端高溫指數(shù)的區(qū)域平均分別定義為SEA指數(shù)（South Eurasia;60°～140°E，40°-60°N）和NEA指數(shù)（North Eurasia;60°～140°E，60°～75°N）。圖3為觀測和模式預(yù)測的1968—2020年SEA和NEA指數(shù)。對于NEA指數(shù)，MME的ACC（MSSS）為0.68（0.43），MME預(yù)測出了其增長趨勢，特別是20世紀(jì)90年代中后期的年代際增加，但對其年代際變率的預(yù)測技巧十分有限，去除線性趨勢后，ACC（MSSS）僅為-0.07（0.19），MME預(yù)測的年代際變率基本與觀測相反。對于SEA指數(shù)，MME預(yù)測技巧顯著，模式誤差范圍比NEA小，ACC（MSSS）為0.94（0.80），通過了0.05信度的顯著性檢驗(yàn)，去趨勢后，ACC（MSSS）仍然為0.74（0.51），同樣通過了0.05信度的顯著性檢驗(yàn)。然而，對于2008—2020年去趨勢后的SEA，MME的ACC僅為0.19。以上結(jié)果說明，對于SEA指數(shù)，MME能夠準(zhǔn)確預(yù)測出SEA的線性增長趨勢和2008年以前主要的年代際變率。而對于NEA指數(shù)，MME僅能預(yù)測出其線性增長的趨勢。相比MME，單個(gè)模式的預(yù)測技巧基本沒有高于MME（表略）。另外，值得注意的是，1968—2020年間去除線性趨勢后，在觀測中NEA和SEA彼此獨(dú)立（相關(guān)系數(shù)僅為0.13），然而，MME的預(yù)測結(jié)果中彼此之間的相關(guān)系數(shù)為0.85，表明當(dāng)前基于初始化的動力數(shù)值模式還不能成功預(yù)測不同區(qū)域之間極端高溫年代際變率的差異。

以往研究已表明，大樣本對于年代際預(yù)測十分必要（Smith et al.，2019;Hu and Zhou，2021）。我們進(jìn)一步分析了集合樣本量對于NEA和SEA年代際預(yù)測技巧的影響（圖4）。由圖4可知，NEA指數(shù)的預(yù)測技巧主要來自對趨勢的捕捉，收斂速度較快，基本超過30個(gè)集合樣本量時(shí)，預(yù)測技巧就能達(dá)到最大值。相比較而言，SEA指數(shù)包含線性趨勢的年代際預(yù)測技巧收斂速度也很快，超過10個(gè)集合成員的MME就具有大于0.9的ACC和0.8的MSSS。去趨勢后SEA的ACC在50個(gè)集合成員后增長緩慢，MSSS技巧相對收斂較快，超過20個(gè)集合成員后基本達(dá)到最大值。盡管MME中極端高溫年代際預(yù)測技巧對于樣本量的敏感度低于降水的年代際預(yù)測（Hu and Zhou，2021），但圖4依然說明，歐亞中高緯極端高溫年代際預(yù)測依然需要一定程度的大樣本集合。

3 基于RNN的年代際預(yù)測模型

考慮到當(dāng)前DCPP模式對于歐亞中高緯極端高溫的年代際預(yù)測水平存在有待進(jìn)一步改進(jìn)的空間，構(gòu)建了具有三層結(jié)構(gòu)的RNN深度學(xué)習(xí)模型，用以改進(jìn)MME對SEA和NEA區(qū)域極端高溫的年代際預(yù)測水平（詳見1.4）。為了提高模型對極端高溫年代際變率的學(xué)習(xí)能力，我們分別將去趨勢后MME中86個(gè)集合成員預(yù)測的NEA和SEA指數(shù)作為輸入，以1968—2007年為訓(xùn)練時(shí)段，然后將2008—2020年作為驗(yàn)證時(shí)段。最終將線性趨勢加回到模型輸出的預(yù)測值上，以獲得帶趨勢的年代際變率?；赗NN在訓(xùn)練時(shí)段近乎完美的表現(xiàn)，RNN對于2008—2020年間NEA和SEA指數(shù)具有顯著的預(yù)測技巧（圖3和表2）。對于去趨勢后2008—2020年的SEA指數(shù)，觀測中呈現(xiàn)先減少后增加的年代際變化，各個(gè)模式及MME的預(yù)測結(jié)果中，SEA指數(shù)的年代際變率振幅相比觀測偏弱或者與之相反，MME的ACC和MSSS分別為-0.03和-0.94。RNN則成功預(yù)測出SEA指數(shù)在2011年的年代際突變，并且其預(yù)測的年代際變率和振幅基本與觀測一致，ACC和MSSS分別為0.83和0.52。同樣，對于帶趨勢的SEA指數(shù)的年代際變率，MME僅預(yù)測出趨勢變化，ACC和MSSS分別0.19和-1.78，RNN將ACC和MSSS顯著提升至0.90和0.58。對于去趨勢后2008—2020年的NEA指數(shù)，各個(gè)模式和MME預(yù)測結(jié)果基本與觀測相反，ACC和MSSS分別為-0.61和-1.1。RNN則成功預(yù)測出NEA波動上升的年代際變率，ACC和MSSS分別為0.86和0.37。RNN將帶趨勢的NEA指數(shù)的ACC和MSSS從MME的0.05和-1.06，提升至0.91和0.78。

鑒于RNN對NEA和SEA指數(shù)有效的預(yù)測水平，我們進(jìn)一步利用2021—2026年模式預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明，NEA指數(shù)可能在2022年存在一個(gè)異常偏低的年代際突變，在2023—2026年呈現(xiàn)波動上升的年代際變化，2026年NEA的極端高溫事件基本與2021年持平。在2022年極端高溫事件的背景下，以上的預(yù)測信息說明，2024年NEA發(fā)生偏多極端高溫事件的概率較小。SEA指數(shù)在線性增長趨勢的影響下，在2021—2026年持續(xù)增加，到2026年很可能發(fā)生突破歷史極值的極端高溫事件。

4 討論

模式樣本量對年代際預(yù)測技巧具有顯著影響，那么對于RNN的預(yù)測技巧影響如何？我們進(jìn)一步討論了多模式集合樣本量對于RNN預(yù)測技巧的影響（圖5）。在保持RNN結(jié)構(gòu)和參數(shù)一致的條件下，將隨機(jī)抽樣的不同集合樣本量的MME作為輸入，同樣將1968—2007年作為訓(xùn)練時(shí)段，并以2008—2020年為驗(yàn)證時(shí)段。圖5給出了基于不同集合樣本量的RNN對于2008—2020年NEA和SEA的年代際預(yù)測技巧，可知，RNN對于樣本量十分敏感，相比小樣本的RNN模型，無論NEA還是SEA，均是基于86個(gè)樣本量的RNN模型展現(xiàn)了最優(yōu)的預(yù)測水平。以上結(jié)果說明，盡管MME的預(yù)測技巧基本在超過50個(gè)集合成員時(shí)增長緩慢（圖3），但RNN的年代際預(yù)測模型依然需要大樣本的支持。

需要注意的是，不同的模型參數(shù)設(shè)定會顯著影響RNN的預(yù)測水平，包括激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器、神經(jīng)元個(gè)數(shù)等。本文選用的模型參數(shù)有利于歐亞中高緯極端高溫的年代際預(yù)測。不同的預(yù)報(bào)對象，需要特定的參數(shù)設(shè)定。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法也會影響RNN的預(yù)測水平。相比于帶趨勢的輸入，本文去趨勢的預(yù)處理方法，RNN的預(yù)測水平更好。此外，我們前期的研究表明，對比于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）（Hochreiter and Schmidhuber，1997），RNN更適合用來構(gòu)建歐亞中高緯極端高溫的年代際預(yù)測模型，這可能是由于其對時(shí)間序列具有記憶力的特性。

5 結(jié)論

本文系統(tǒng)評估了CMIP6年代際預(yù)測計(jì)劃（DCPP）6個(gè)動力模式的多模式集合平均（MME）對于歐亞中高緯極端高溫（TX90p）的年代際預(yù)測水平，通過對比歷史試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果，探究了可預(yù)測性來源，并構(gòu)建了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的年代際預(yù)測模型。主要結(jié)論如下：

MME對歐亞中高緯夏季TX90p的年代際預(yù)測主要集中在60°N以南的地區(qū)（SEA），不僅能夠準(zhǔn)確捕捉線性增加的趨勢，對1968—2008年的年代際變率也具有顯著的預(yù)測技巧。對于60°N以北的地區(qū)（NEA），僅能預(yù)測出線性增長趨勢，對其年代際變率的預(yù)測技巧十分有限。對比歷史試驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，初始化對于SEA的年代際預(yù)測技巧貢獻(xiàn)顯著，同時(shí)，大樣本集合對于SEA顯著的預(yù)測技巧十分必要。

將86個(gè)大樣本多模式預(yù)測結(jié)果作為輸入，構(gòu)建的具有三層結(jié)構(gòu)的RNN年代際預(yù)測模型，該模型對于2008—2020年的歐亞中高緯極端高溫的預(yù)測效果顯著。將NEA和SEA的ACC技巧從MME中的0.05和0.19，提升至0.91和0.90，MSSS從MME中的-1.06和-1.78，提升至0.78和0.58。RNN對于2021—2026年的實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果表明，SEA區(qū)域的極端高溫將持續(xù)增加，2026年很可能發(fā)生突破歷史極值的極端高溫事件，NEA區(qū)域在2022年異常偏低，而后將呈現(xiàn)波動上升。值得注意的是，基于不同集合成員大小的RNN模型對于2021—2026年的實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果具有較大差異（圖3），因此實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果仍然具有一定程度的不確定性。此外，當(dāng)前的研究僅考慮了模式預(yù)測結(jié)果作為輸入，前期具有明確物理機(jī)制的預(yù)測因子，例如海溫、海冰、積雪等因子的加入RNN，能否進(jìn)一步提升RNN的預(yù)測水平，從而減小實(shí)時(shí)預(yù)測的不確定性，值得進(jìn)一步研究。同時(shí)，基于其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的年代際預(yù)測模型，也值得進(jìn)一步探討。

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