利用核类比预测区域与泛北极海冰异常
大气与海洋物理
2018-10-17 v5 数据分析、统计与概率
摘要
预测北极海冰范围是一个众所周知的困难预测问题，即便提前期短至一个月也是如此。受北极年际变率现象（如海表温度与海冰异常的再涌现）的启发，我们采用一种基于类比预测的海冰异常预测方法。传统类比预测依赖于在历史记录中识别单个类比（通常通过最小化欧氏距离），并根据该类比的历史轨迹形成预测。此处使用类比集合进行预测，其中集合权重由动力学适应的相似核确定，该核考虑了底层数据流形上的非线性几何。我们将此方法应用于从多世纪气候模型数据预测泛北极与区域海冰面积及体积异常，且在许多情形下发现优于基准的阻尼持续性预测。成功案例包括泛北极面积提前 3–6 个月的预测、某些边缘冰区海域冬季海冰面积预测，以及许多北极中央海盆海冰体积异常提前 3–12 个月的预测。我们讨论了 KAF 成功与海冰再涌现之间可能的联系，并发现 KAF 在高年际变率显现的区域和季节中取得成功。
引用
@article{arxiv.1705.05228,
title = {Predicting regional and pan-Arctic sea ice anomalies with kernel analog forecasting},
author = {Darin Comeau and Dimitrios Giannakis and Zhizhen Zhao and Andrew J. Majda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05228},
year = {2018}
}