用机器学习分析、表征、预测与归因极端大气事件：一篇综述
机器学习
2022-07-18 v1 神经与进化计算
大气与海洋物理
物理与社会
摘要
大气极端事件（EEs）对人类社会和生态系统造成严重损害。在当前气候变化与全球变暖风险下，EEs及其他相关事件的频率与强度均在增加。因此，大气EEs的准确预测、表征与归因是一个关键研究领域，许多团队正应用不同方法与计算工具开展研究。机器学习（ML）方法近年来已成为应对许多大气EEs相关问题的有力技术。本文综述了应用于最重要大气EEs的分析、表征、预测与归因的ML算法。提供了该领域最常用ML技术的总结，以及对EEs中ML相关文献的全面批判性综述。讨论了若干实例，并给出了该领域的展望与前景。
引用
@article{arxiv.2207.07580,
title = {Analysis, Characterization, Prediction and Attribution of Extreme Atmospheric Events with Machine Learning: a Review},
author = {Sancho Salcedo-Sanz and Jorge Pérez-Aracil and Guido Ascenso and Javier Del Ser and David Casillas-Pérez and Christopher Kadow and Dusan Fister and David Barriopedro and Ricardo García-Herrera and Marcello Restelli and Mateo Giuliani and Andrea Castelletti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07580},
year = {2022}
}
备注
93 pages, 18 figures, under review