从统计预测到深度学习: 我对短期气候预测技术变化的认知与理解
编号：77
稿件编号：720 访问权限：仅限参会人
更新：2025-03-26 14:09:41 浏览：95次
特邀报告
报告开始：2025年04月18日 13:50 （Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会议：[S1-5] 专题1.5 东亚季风短期气候预测及机理 » [S1-5] 专题1.5 东亚季风短期气候预测及机理
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摘要
在国家气候中心的气候预测业务领域，在2000年以后，预测技术潮流已经经历了从传统经验统计到动力模式的误差订正、统计降尺度，再次到多模式集合、而后到机器学习和深度学习的多次转变，而且这些转变非常剧烈。本人自2009年开始制作经验预测方法，而后经历了多模式解释应用集成预测系统（MODES）的研发和向省级推广，而后在机器学习和深度学习方面做了多年的探索。本项报告讲述了本人在各类预测方法的理解，并介绍了本人在各类技术阶段的一些具体工作。
关键字
短期气候预测,降尺度,统计方法,机器学习
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