Пошаговая регрессия с высокой точностью прогнозирует площадь арктического морского льда

Под влиянием глобального потепления Арктика переходит от состояния, в котором доминирует многолетний толстый лед, к «Новой Арктике», характеризующейся преимущественно однолетним тонким льдом. Этот более молодой лед более хрупкий и склонен к таянию, что не только усугубляет нестабильность ледового покрова, но и создает новые проблемы для его прогнозирования.

Доцент Института физики атмосферы Китайской академии наук Баоцян Тянь и профессор Университета Сунь Ятсена Ке Фан разработали новый метод прогнозирования в реальном времени площади арктического морского льда в сентябре, основанный на подходе межгодовых приращений и пошаговой регрессии. Результаты опубликованы в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters.

Этот метод, интегрирующий начальные ледовые условия с термодинамическими и динамическими процессами, демонстрирует высокую прогностическую эффективность. По сравнению с нейронными сетями LSTM (долгой краткосрочной памяти), новый метод показал меньшие ошибки прогноза и большую стабильность в независимых тестах за 2014–2022 годы, а его точность превзошла прогнозы Sea Ice Outlook.

Профессор Ке Фан, автор-корреспондент статьи, поясняет: «Наш метод прогнозирования не только учитывает независимость предикторов, чтобы избежать переобучения, но и усиливает прогностический сигнал с помощью подхода межгодовых приращений, тем самым повышая прогностическую способность модели».