Science Advances: Моделирование глобального океана на основе данных для сезонного и десятилетнего прогнозирования
Точное моделирование динамики океана имеет решающее значение для углубления понимания сложных процессов циркуляции океана, прогнозирования изменчивости климата и решения проблем, связанных с изменением климата. Несмотря на значительные усилия по совершенствованию традиционных численных моделей, прогнозирование изменчивости Мирового океана в многолетних масштабах остаётся сложной задачей. Авторы предлагают ORCA-DL (Oceanic Reliable foreCAst via Deep Learning) – трёхмерную модель океана на основе данных для сезонно-десятилетнего прогнозирования динамики Мирового океана. ORCA-DL точно воспроизводит трёхмерную структуру динамики Мирового океана с высокой физической согласованностью и превосходит современные численные модели в отражении экстремальных явлений, включая Эль-Ниньо – Южное колебание и волны тепла в верхних слоях океана. Более того, ORCA-DL стабильно имитирует динамику океана в десятилетних масштабах, демонстрируя свой потенциал даже для точных десятилетних и климатических прогнозов. Эти результаты демонстрируют высокий потенциал моделей на основе данных для обеспечения эффективного и точного моделирования и прогнозирования состояния Мирового океана.
