ИИ-подходы для прогнозирования волн жары в Южной Корее с использованием данных о снежном покрове из Монголии и Китая

Развитие технологий прогнозирования на основе искусственного интеллекта становится важным инструментом реагирования на учащающиеся рекордные волны жары в Южной Корее и другие климатические изменения. Профессор Джунгхо Им и его исследовательская группа из Национального института науки и технологий Ульсана (UNIST) разработали инновационную ИИ-модель для предсказания волн жары.

Модель анализирует ряд глобальных климатических факторов, включая температуру поверхности моря (SST), влажность почвы (SM), глубину снежного покрова (SD) и концентрацию морского льда (SIC). Ключевым фактором для прогнозирования количества дней с аномальной жарой в Южной Корее была определена глубина снега в монгольской пустыне Гоби и горах Тянь-Шаня. Исследование основано на концепции телесвязей, когда изменчивость наземных и океанических условий взаимодействует с атмосферой, влияя на погодные условия в удаленных регионах.

Анализ подтвердил корреляцию: увеличение глубины снега в горах Тянь-Шаня зимой и уменьшение снежного покрова в пустыне Гоби весной являются ключевыми переменными для прогноза летних волн жары. Снежный покров в Тянь-Шане сыграл значительную роль в предсказании волны жары 2023 года.

Исследователь Йонсу Ли отметила: «Мы установили связь между глубиной снежного покрова и волнами жары в монгольской пустыне и горах Тянь-Шаня. Эта структура согласуется с существующими крупномасштабными паттернами телесвязей и, вероятно, будет иметь решающее значение для улучшения прогнозов жары». Профессор Им добавил, что мониторинг связи между ранее неисследованными факторами телесвязей и волнами жары может повысить точность прогнозов.