人工智能可提前一年半预测厄尔尼诺

目前，厄尔尼诺事件被认为是不可能准确预测的，但根据英国杂志《自然》18日发表的人工智能(AI)和气候学研究，韩国科学家报道了一种深度学习方法，可以提前一年半预测厄尔尼诺事件，克服了这一领域长期存在的挑战。

厄尔尼诺-南方涛动是地球上影响最大的气候变化，随着全球变暖，其出现越来越频繁。厄尔尼诺现象发生在东太平洋和中太平洋，众所周知，它会造成极端气候和对当地生态系统的严重破坏。然而，在现阶段，科学家们无法就一些相关模型达成共识，这意味着全球变暖对厄尔尼诺事件的影响仍不清楚，而且很难准确判断这些事件。过去的传统气候预测方法不能提供超过一年的精确预测。

这一次，韩国全南国立大学的研究团队训练了一种可以预测厄尔尼诺事件的深度学习方法。该模型利用1871年至1973年的历史气候数据和厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练，并利用1984年至2017年的数据进行检验。

与现有的气候预测方法相比，深度学习算法具有更高的预测精度，预测时间可以提前一年半。该小组还可以利用这一点来预测厄尔尼诺事件是否会发生在太平洋中部或东部，并在它发生之前确定海面温度的变化。

厄尔尼诺事件的发生对世界各地区的气候灾害都有着预兆性的意义，因此它的监测已经成为气候预测中最重要的内容之一。研究人员表示，新方法提供的预测结果将有助于*和相关机构制定应对厄尔尼诺影响的政策。