東亞極端冷事件的變異特征剖析與深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)研究

東亞極端冷事件的變異特征剖析與深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)研究一、引言1.1研究背景與意義在全球氣候變化的大背景下，極端氣候事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度呈現(xiàn)出顯著變化，對(duì)人類社會(huì)和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。東亞地區(qū)作為全球人口密集、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁的區(qū)域，極端冷事件的發(fā)生不僅給當(dāng)?shù)鼐用竦纳顜?lái)諸多不便，還對(duì)農(nóng)業(yè)、能源、交通等多個(gè)領(lǐng)域造成嚴(yán)重沖擊。從歷史數(shù)據(jù)來(lái)看，2023年12月中旬，東亞北部多地遭遇破紀(jì)錄極寒天氣，多地氣溫刷新數(shù)十年歷史最低值。在中國(guó)東北、朝鮮半島及日本北部，由極地冷空氣南下引發(fā)的大風(fēng)與暴雪導(dǎo)致交通大范圍延誤，電力與供暖需求驟增，部分地區(qū)出現(xiàn)能源短缺和基礎(chǔ)設(shè)施受損，畜牧與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)亦受到嚴(yán)重打擊。又如在2020年底至2021年初的冬季，亞洲爆發(fā)了打破歷史觀測(cè)紀(jì)錄極值的極端低溫事件，嚴(yán)重干擾社會(huì)生產(chǎn)生活，并造成大量人員傷亡與財(cái)產(chǎn)損失。這些極端冷事件的出現(xiàn)，不僅影響了人們的日常生活，還對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了巨大損失，引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。極端冷事件對(duì)農(nóng)業(yè)的影響尤為顯著。低溫天氣可能導(dǎo)致農(nóng)作物遭受凍害，影響作物的生長(zhǎng)發(fā)育，降低農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。對(duì)于一些熱帶和亞熱帶作物來(lái)說(shuō)，極端低溫可能會(huì)導(dǎo)致植株死亡，造成不可挽回的損失。在能源領(lǐng)域，極端冷事件會(huì)導(dǎo)致能源需求大幅增加，電力、天然氣等能源供應(yīng)面臨巨大壓力。為了應(yīng)對(duì)寒冷天氣，居民和企業(yè)需要加大供暖設(shè)備的使用，這使得能源消耗急劇上升，可能引發(fā)能源短缺和價(jià)格上漲等問(wèn)題。交通方面，暴雪、冰凍等極端冷事件會(huì)導(dǎo)致道路結(jié)冰、航班延誤、鐵路停運(yùn)等情況，嚴(yán)重影響人員和物資的運(yùn)輸，給經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶來(lái)諸多不便。此外，極端冷事件還會(huì)對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生長(zhǎng)期影響。它可能破壞動(dòng)植物的棲息地，影響生物多樣性。一些耐寒能力較弱的物種可能會(huì)因?yàn)闊o(wú)法適應(yīng)極端低溫而面臨生存危機(jī)，從而打破生態(tài)系統(tǒng)的平衡。因此，深入研究東亞極端冷事件的變異特征，對(duì)于理解氣候變化背景下極端冷事件的發(fā)生規(guī)律和機(jī)制具有重要意義。通過(guò)分析其變異特征，我們可以揭示極端冷事件與大氣環(huán)流、海洋狀況、地表覆蓋等因素之間的相互關(guān)系，為預(yù)測(cè)極端冷事件的發(fā)生提供理論基礎(chǔ)。而基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)試驗(yàn)，能夠利用先進(jìn)的技術(shù)手段，提高對(duì)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力，為相關(guān)部門(mén)制定應(yīng)對(duì)策略提供科學(xué)依據(jù)，從而有效減輕極端冷事件對(duì)人類社會(huì)和生態(tài)環(huán)境的不利影響，保障區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1東亞極端冷事件變異特征研究長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)東亞極端冷事件的變異特征展開(kāi)了多維度研究。在極端冷事件的定義與識(shí)別上，學(xué)界已發(fā)展出多種方法。例如，基于百分位閾值法，將低于某一歷史時(shí)期溫度或其他氣象要素特定百分位的事件定義為極端冷事件，這一方法因簡(jiǎn)單直觀、易于操作，在眾多研究中被廣泛應(yīng)用。像有學(xué)者利用該方法，分析了東亞地區(qū)近幾十年的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)，識(shí)別出一系列極端冷事件，為后續(xù)研究提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在時(shí)空分布特征方面，已有研究表明，東亞極端冷事件在空間上呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異。在高緯度地區(qū)，如西伯利亞和蒙古等地，極端冷事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度相對(duì)較高，這主要是由于這些地區(qū)靠近極地，受極地冷空氣影響較大。而在低緯度地區(qū)，如中國(guó)南方和日本南部，極端冷事件相對(duì)較少，但一旦發(fā)生，往往會(huì)造成更為嚴(yán)重的影響，因?yàn)檫@些地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)對(duì)寒冷的適應(yīng)能力較弱。從時(shí)間變化趨勢(shì)來(lái)看，過(guò)去幾十年間，東亞地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率總體呈下降趨勢(shì)，但在某些年份，仍會(huì)出現(xiàn)極端冷事件頻發(fā)的情況，呈現(xiàn)出明顯的年際和年代際變化特征。例如在20世紀(jì)70年代末到80年代初，東亞地區(qū)經(jīng)歷了一段極端冷事件相對(duì)頻繁的時(shí)期，之后逐漸減少，但在2008年、2016年和2023年等年份，又出現(xiàn)了較為強(qiáng)烈的極端冷事件。在成因機(jī)制方面，研究發(fā)現(xiàn)，大氣環(huán)流異常是影響東亞極端冷事件的關(guān)鍵因素。例如，北極濤動(dòng)（AO）和西伯利亞高壓（SH）的異常變化，會(huì)導(dǎo)致極地冷空氣的南下路徑和強(qiáng)度發(fā)生改變，進(jìn)而影響東亞地區(qū)的氣溫。當(dāng)AO處于負(fù)位相時(shí)，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易南下侵入東亞地區(qū)，增加極端冷事件發(fā)生的概率。而SH的異常增強(qiáng)，會(huì)加強(qiáng)冷空氣的南下勢(shì)力，導(dǎo)致東亞地區(qū)氣溫顯著下降。海洋狀況也對(duì)東亞極端冷事件有重要影響，像厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）事件，通過(guò)改變熱帶太平洋地區(qū)的海溫分布，進(jìn)而影響大氣環(huán)流，對(duì)東亞地區(qū)的冬季氣溫產(chǎn)生間接影響。在厄爾尼諾事件發(fā)生的冬季，東亞地區(qū)通常會(huì)出現(xiàn)偏暖的氣候特征，極端冷事件相對(duì)較少；而在拉尼娜事件期間，東亞地區(qū)冬季氣溫可能偏低，極端冷事件發(fā)生的可能性增加。此外，北極海冰的變化也會(huì)通過(guò)影響極地地區(qū)的能量收支和大氣環(huán)流，對(duì)東亞極端冷事件產(chǎn)生作用。當(dāng)北極海冰面積減少時(shí)，極地地區(qū)的反照率降低，吸收的太陽(yáng)輻射增加，導(dǎo)致極地大氣升溫，進(jìn)而影響極地與中緯度地區(qū)之間的溫度梯度和大氣環(huán)流，使得東亞地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度發(fā)生改變。1.2.2基于深度學(xué)習(xí)的極端冷事件預(yù)測(cè)研究隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為極端冷事件的預(yù)測(cè)提供了新的思路和方法。在模型構(gòu)建與應(yīng)用方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強(qiáng)大的特征提取能力，在處理氣象數(shù)據(jù)中的空間特征時(shí)表現(xiàn)出色。有研究將CNN應(yīng)用于東亞地區(qū)的氣溫預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)大量歷史氣象數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠有效地提取與極端冷事件相關(guān)的空間特征，如大氣環(huán)流的異常分布、海溫的異常變化等，從而對(duì)極端冷事件的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）則在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，能夠捕捉氣象數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴性和長(zhǎng)期趨勢(shì)。例如，利用LSTM對(duì)東亞地區(qū)的逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行建模，能夠較好地預(yù)測(cè)極端冷事件在時(shí)間上的發(fā)生概率和強(qiáng)度變化。在預(yù)測(cè)效果評(píng)估方面，眾多研究表明，深度學(xué)習(xí)模型在極端冷事件預(yù)測(cè)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法相比，深度學(xué)習(xí)模型能夠處理更復(fù)雜的非線性關(guān)系，對(duì)極端冷事件的發(fā)生概率和強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精度有了顯著提高。不過(guò)，深度學(xué)習(xí)模型也存在一些局限性。一方面，模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的預(yù)測(cè)結(jié)果背后的物理機(jī)制，這在一定程度上限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。另一方面，深度學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，需要大量準(zhǔn)確的歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而實(shí)際的氣象數(shù)據(jù)往往存在缺失、誤差等問(wèn)題，這可能會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測(cè)精度。1.2.3研究現(xiàn)狀總結(jié)與不足盡管目前在東亞極端冷事件變異特征及基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)研究方面已取得了豐碩成果，但仍存在一些不足之處。在變異特征研究中，雖然對(duì)大氣環(huán)流、海洋狀況等因素的影響有了較為深入的認(rèn)識(shí)，但對(duì)于各因素之間的復(fù)雜相互作用及其在不同時(shí)間和空間尺度上的響應(yīng)機(jī)制，尚未完全明確。例如，大氣環(huán)流與海洋狀況之間的耦合過(guò)程如何在年際和年代際尺度上影響東亞極端冷事件的發(fā)生，仍有待進(jìn)一步研究。在基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)研究中，模型的泛化能力和穩(wěn)定性還有待提高。由于氣象數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多變性，深度學(xué)習(xí)模型在不同地區(qū)和不同氣候條件下的預(yù)測(cè)效果可能存在較大差異，如何提高模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)不同的氣象條件，是未來(lái)研究需要解決的重要問(wèn)題。此外，如何將深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)的氣象學(xué)知識(shí)相結(jié)合，提高模型的可解釋性和預(yù)測(cè)可靠性，也是當(dāng)前研究的一個(gè)重要方向。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入剖析東亞極端冷事件的變異特征，并借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)展高精度的預(yù)測(cè)試驗(yàn)，具體研究目標(biāo)和內(nèi)容如下：1.3.1研究目標(biāo)揭示變異特征：全面分析東亞極端冷事件在不同時(shí)間尺度（年際、年代際等）和空間范圍的變異特征，包括事件的發(fā)生頻率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間以及空間分布格局的變化規(guī)律，明確其長(zhǎng)期演變趨勢(shì)和異常變化情況。明晰影響因素及機(jī)制：探究影響東亞極端冷事件變異的主要因素，如大氣環(huán)流、海洋狀況、北極海冰、地表覆蓋等，深入分析各因素之間的相互作用及其對(duì)極端冷事件的影響機(jī)制，揭示極端冷事件發(fā)生的物理過(guò)程和內(nèi)在聯(lián)系。構(gòu)建有效預(yù)測(cè)模型：利用深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合多源氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建適用于東亞極端冷事件預(yù)測(cè)的模型，并通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)精度、泛化能力和穩(wěn)定性。評(píng)估預(yù)測(cè)效果并提供應(yīng)用參考：對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行全面評(píng)估，分析模型在不同時(shí)間尺度和空間區(qū)域的預(yù)測(cè)性能，與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比，明確模型的優(yōu)勢(shì)和不足?；陬A(yù)測(cè)結(jié)果，為東亞地區(qū)應(yīng)對(duì)極端冷事件提供科學(xué)的決策依據(jù)和應(yīng)用參考，助力相關(guān)部門(mén)制定有效的防災(zāi)減災(zāi)措施。1.3.2研究?jī)?nèi)容東亞極端冷事件的識(shí)別與數(shù)據(jù)集構(gòu)建：綜合考慮氣溫、氣壓、風(fēng)速等多種氣象要素，運(yùn)用百分位閾值法、聚類分析等方法，確定適合東亞地區(qū)的極端冷事件識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。收集并整理東亞地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括地面氣象站數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及再分析資料等，構(gòu)建用于研究極端冷事件變異特征和預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)集。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。變異特征分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，如趨勢(shì)分析、周期分析、相關(guān)分析等，對(duì)東亞極端冷事件的發(fā)生頻率、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間在年際和年代際尺度上的變化特征進(jìn)行量化分析，繪制相關(guān)變化曲線和圖表，直觀展示其演變趨勢(shì)。利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，分析極端冷事件在東亞地區(qū)的空間分布特征，制作空間分布圖，研究其空間變化規(guī)律，包括高值區(qū)和低值區(qū)的分布范圍和移動(dòng)趨勢(shì)等。結(jié)合大氣環(huán)流、海洋狀況等相關(guān)資料，探討極端冷事件變異與大氣環(huán)流模式（如北極濤動(dòng)、西伯利亞高壓等）、海洋溫度異常（如厄爾尼諾-南方濤動(dòng)、太平洋年代際振蕩等）以及北極海冰變化之間的關(guān)聯(lián)，通過(guò)相關(guān)分析和合成分析等方法，確定各因素對(duì)極端冷事件變異的影響程度和方式。基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與訓(xùn)練：對(duì)比分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門(mén)控循環(huán)單元GRU）等深度學(xué)習(xí)算法在處理氣象數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)和適用性，結(jié)合東亞極端冷事件的特點(diǎn)，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)。對(duì)選取的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，如調(diào)整網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等參數(shù)，引入注意力機(jī)制、殘差連接等技術(shù)，以提高模型對(duì)復(fù)雜氣象數(shù)據(jù)的特征提取能力和學(xué)習(xí)能力。將構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型在驗(yàn)證集上達(dá)到較好的性能表現(xiàn)。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用早停法、正則化等技術(shù)防止模型過(guò)擬合，確保模型的泛化能力。預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果評(píng)估：運(yùn)用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)東亞極端冷事件進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，設(shè)置不同的預(yù)測(cè)時(shí)效（如短期、中期、長(zhǎng)期），分析模型在不同時(shí)間尺度上的預(yù)測(cè)能力。將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、相關(guān)系數(shù)（R）等評(píng)估指標(biāo)，定量評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。繪制預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的散點(diǎn)圖、誤差分布圖等，直觀展示模型的預(yù)測(cè)效果。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法（如線性回歸、自回歸滑動(dòng)平均模型等）和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行對(duì)比分析，從預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性、時(shí)效性等方面評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)和不足，明確深度學(xué)習(xí)模型在東亞極端冷事件預(yù)測(cè)中的應(yīng)用潛力和改進(jìn)方向。不確定性分析與結(jié)果應(yīng)用：考慮氣象數(shù)據(jù)的不確定性、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)的不確定性等因素，采用蒙特卡洛模擬、集合預(yù)報(bào)等方法對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行不確定性分析，評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度和不確定性范圍。基于預(yù)測(cè)結(jié)果和不確定性分析，為東亞地區(qū)政府部門(mén)、農(nóng)業(yè)、能源、交通等行業(yè)提供應(yīng)對(duì)極端冷事件的決策建議和應(yīng)用方案。例如，為農(nóng)業(yè)部門(mén)提供農(nóng)作物種植布局調(diào)整建議，為能源部門(mén)制定能源儲(chǔ)備和調(diào)配計(jì)劃提供參考，為交通部門(mén)制定應(yīng)急預(yù)案提供依據(jù)等，以降低極端冷事件對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不利影響。1.4研究方法與技術(shù)路線1.4.1研究方法數(shù)據(jù)處理方法：收集東亞地區(qū)地面氣象站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了多年來(lái)的氣溫、氣壓、風(fēng)速、濕度等常規(guī)氣象要素。利用衛(wèi)星遙感獲取地表溫度、積雪覆蓋、植被指數(shù)等信息，補(bǔ)充地面觀測(cè)的局限性。同時(shí)，引入再分析資料，如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的ERA5再分析數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)在時(shí)空上的完整性和一致性。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用質(zhì)量控制算法，剔除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，對(duì)缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法進(jìn)行填補(bǔ)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。利用標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化方法，將不同量級(jí)和分布的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，以提高后續(xù)分析和模型訓(xùn)練的效果。變異特征分析方法：在時(shí)間特征分析方面，運(yùn)用線性回歸分析來(lái)確定極端冷事件的發(fā)生頻率、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，通過(guò)計(jì)算趨勢(shì)斜率和相關(guān)系數(shù)，量化其變化程度。采用小波分析方法，識(shí)別數(shù)據(jù)中的周期性變化，確定極端冷事件在不同時(shí)間尺度上的周期特征，如年際、年代際周期等。在空間特征分析中，借助地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間可視化，直觀展示極端冷事件在東亞地區(qū)的空間分布格局。運(yùn)用克里金插值法，對(duì)離散的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，生成連續(xù)的空間分布圖層，以便更準(zhǔn)確地分析空間變化規(guī)律。通過(guò)空間自相關(guān)分析，研究極端冷事件在空間上的相關(guān)性，確定高值區(qū)和低值區(qū)的分布范圍及其相互關(guān)系。在影響因素分析中，利用相關(guān)分析方法，計(jì)算極端冷事件與大氣環(huán)流指數(shù)（如北極濤動(dòng)指數(shù)、西伯利亞高壓指數(shù)）、海洋溫度異常指數(shù)（如厄爾尼諾-南方濤動(dòng)指數(shù)、太平洋年代際振蕩指數(shù)）以及北極海冰面積等因素之間的相關(guān)系數(shù)，確定各因素與極端冷事件的關(guān)聯(lián)程度。采用合成分析方法，根據(jù)極端冷事件的發(fā)生情況，將大氣環(huán)流、海洋狀況等相關(guān)資料進(jìn)行分類合成，對(duì)比分析不同條件下各因素的特征差異，揭示其對(duì)極端冷事件的影響機(jī)制。深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建方法：在模型選擇階段，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）進(jìn)行深入研究和對(duì)比分析?？紤]到氣象數(shù)據(jù)具有時(shí)空特性，CNN擅長(zhǎng)提取空間特征，LSTM和GRU在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)，根據(jù)東亞極端冷事件的特點(diǎn)和研究需求，選擇合適的模型結(jié)構(gòu)或進(jìn)行模型融合。在模型改進(jìn)與優(yōu)化方面，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量，通過(guò)試驗(yàn)不同的組合，找到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高模型的表達(dá)能力。選擇合適的激活函數(shù)，如ReLU、LeakyReLU等，以解決梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，增強(qiáng)模型的非線性映射能力。引入注意力機(jī)制，使模型能夠自動(dòng)關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果更重要的部分，提高特征提取的針對(duì)性。采用殘差連接技術(shù)，解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度傳播問(wèn)題，加速模型收斂，提高訓(xùn)練效率。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，將構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，一般采用70%作為訓(xùn)練集，15%作為驗(yàn)證集，15%作為測(cè)試集。利用訓(xùn)練集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，最小化損失函數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用早停法，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)（如均方根誤差、準(zhǔn)確率等）在一定輪數(shù)內(nèi)不再提升時(shí)，停止訓(xùn)練，防止模型過(guò)擬合。運(yùn)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行約束，降低模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估方法：在預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中，運(yùn)用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)東亞極端冷事件進(jìn)行預(yù)測(cè)，設(shè)置不同的預(yù)測(cè)時(shí)效，如短期（1-3天）、中期（4-10天）、長(zhǎng)期（10天以上），分析模型在不同時(shí)間尺度上的預(yù)測(cè)能力。將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，采用均方根誤差（RMSE）來(lái)衡量預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值之間的平均誤差程度，RMSE越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值越接近，預(yù)測(cè)精度越高；平均絕對(duì)誤差（MAE）用于反映預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值誤差的平均絕對(duì)值，MAE越小，表明預(yù)測(cè)誤差的平均幅度越?。幌嚓P(guān)系數(shù)（R）衡量預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值之間的線性相關(guān)程度，R越接近1或-1，說(shuō)明兩者之間的線性相關(guān)性越強(qiáng)。繪制預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的散點(diǎn)圖，直觀展示預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的分布情況，通過(guò)觀察散點(diǎn)的分布趨勢(shì)和密集程度，判斷模型的預(yù)測(cè)效果。制作誤差分布圖，分析誤差在空間和時(shí)間上的分布特征，找出誤差較大的區(qū)域和時(shí)間段，為進(jìn)一步改進(jìn)模型提供依據(jù)。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法（如線性回歸、自回歸滑動(dòng)平均模型等）和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行對(duì)比分析，從預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性、時(shí)效性等方面評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)和不足。通過(guò)對(duì)比不同方法在相同數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)結(jié)果，明確深度學(xué)習(xí)模型在東亞極端冷事件預(yù)測(cè)中的應(yīng)用潛力和需要改進(jìn)的方向。1.4.2技術(shù)路線本研究的技術(shù)路線如圖1所示，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與處理，廣泛收集東亞地區(qū)的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和再分析資料，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制、預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建研究所需的數(shù)據(jù)集。接著，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析和GIS技術(shù)對(duì)東亞極端冷事件的變異特征進(jìn)行分析，包括時(shí)間變化特征、空間分布特征以及與影響因素的關(guān)聯(lián)分析。然后，基于深度學(xué)習(xí)算法，選擇合適的模型結(jié)構(gòu)，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，利用構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型。之后，運(yùn)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比分析。最后，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和評(píng)估分析，為東亞地區(qū)應(yīng)對(duì)極端冷事件提供決策建議和應(yīng)用方案。[此處插入技術(shù)路線圖1，圖中應(yīng)清晰展示數(shù)據(jù)收集、變異特征分析、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果評(píng)估以及結(jié)果應(yīng)用等各個(gè)環(huán)節(jié)之間的邏輯關(guān)系和流程走向]二、東亞極端冷事件的變異特征分析2.1數(shù)據(jù)來(lái)源與處理本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，涵蓋了地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及再分析資料，以確保研究的全面性和準(zhǔn)確性。地面氣象站數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心、日本氣象廳以及韓國(guó)氣象廳等機(jī)構(gòu)。這些數(shù)據(jù)包含了東亞地區(qū)多個(gè)站點(diǎn)多年來(lái)的逐日氣溫、氣壓、風(fēng)速、濕度等氣象要素觀測(cè)值，時(shí)間跨度從1960年至2020年。站點(diǎn)分布廣泛，覆蓋了東亞地區(qū)的不同氣候區(qū)域，能夠較好地反映該地區(qū)的氣象狀況。然而，地面氣象站數(shù)據(jù)可能存在觀測(cè)誤差、數(shù)據(jù)缺失以及站點(diǎn)分布不均等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，首先運(yùn)用質(zhì)量控制算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量檢查，剔除明顯錯(cuò)誤和異常的數(shù)據(jù)記錄。例如，對(duì)于氣溫?cái)?shù)據(jù)，設(shè)定合理的閾值范圍，若某一觀測(cè)值超出該范圍，則判定為異常值并進(jìn)行標(biāo)記。對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，采用線性插值、樣條插值等方法進(jìn)行填補(bǔ)。線性插值是根據(jù)缺失值前后的觀測(cè)值，通過(guò)線性關(guān)系計(jì)算出缺失值的估計(jì)值；樣條插值則是利用光滑的曲線擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而得到缺失值的估計(jì)，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。同時(shí)，考慮到站點(diǎn)分布不均可能導(dǎo)致空間代表性不足的問(wèn)題，后續(xù)將結(jié)合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)選用美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）的MODIS（Moderate-ResolutionImagingSpectroradiometer）衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及歐洲氣象衛(wèi)星應(yīng)用組織（EUMETSAT）的MSG（MeteosatSecondGeneration）衛(wèi)星數(shù)據(jù)。這些衛(wèi)星能夠獲取東亞地區(qū)的地表溫度、積雪覆蓋、植被指數(shù)等信息，彌補(bǔ)了地面氣象站在空間觀測(cè)上的局限性，提供了更全面的地表信息。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)存在輻射定標(biāo)誤差、云層遮擋以及分辨率限制等問(wèn)題。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，首先進(jìn)行輻射定標(biāo)，將衛(wèi)星觀測(cè)的原始數(shù)字量化值轉(zhuǎn)換為物理量，如地表溫度。采用云檢測(cè)算法，識(shí)別并剔除被云層遮擋的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對(duì)于分辨率較低的數(shù)據(jù)，通過(guò)圖像融合、插值等方法進(jìn)行處理，提高數(shù)據(jù)的空間分辨率，使其能夠更好地反映地表的細(xì)微變化。再分析資料選用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的ERA5再分析數(shù)據(jù)和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的NCEP-NCAR再分析數(shù)據(jù)。這些再分析資料綜合了全球范圍內(nèi)的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及數(shù)值模式模擬結(jié)果，通過(guò)數(shù)據(jù)同化技術(shù)，生成了具有較高時(shí)空分辨率和一致性的氣象數(shù)據(jù)集。ERA5再分析數(shù)據(jù)的水平分辨率達(dá)到約31公里，時(shí)間分辨率為1小時(shí)，包含了豐富的氣象要素，如氣溫、氣壓、風(fēng)場(chǎng)、濕度等，能夠?yàn)檠芯刻峁┤娴拇髿鉅顟B(tài)信息。再分析資料雖然經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制和同化處理，但仍可能存在一定的不確定性，如模式誤差、觀測(cè)資料同化誤差等。為減少這些不確定性的影響，在使用時(shí)對(duì)不同的再分析資料進(jìn)行對(duì)比分析，綜合考慮各資料的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，選取最適合研究目的的數(shù)據(jù)。同時(shí)，結(jié)合地面氣象站數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，對(duì)再分析資料進(jìn)行驗(yàn)證和校準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)的可靠性。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，對(duì)所有收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理是將數(shù)據(jù)的均值調(diào)整為0，標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為1，使得不同量級(jí)和分布的數(shù)據(jù)具有相同的尺度，便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和模型訓(xùn)練。具體計(jì)算公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中Z為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。歸一化處理則是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，通過(guò)公式Y(jié)=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}實(shí)現(xiàn)，其中Y為歸一化后的數(shù)據(jù)，X為原始數(shù)據(jù)，X_{min}和X_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值。通過(guò)這些數(shù)據(jù)處理步驟，構(gòu)建了一個(gè)高質(zhì)量、時(shí)空連續(xù)且具有一致性的東亞地區(qū)氣象數(shù)據(jù)集，為后續(xù)東亞極端冷事件的變異特征分析和基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)試驗(yàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.2極端冷事件的定義與識(shí)別方法準(zhǔn)確界定和識(shí)別東亞極端冷事件是研究其變異特征的基礎(chǔ)。目前，學(xué)界通常綜合考慮多種氣象要素來(lái)定義極端冷事件，其中氣溫是最為關(guān)鍵的指標(biāo)。在實(shí)際研究中，常用的定義方法主要基于閾值法和百分位法。閾值法是設(shè)定一個(gè)固定的溫度閾值，當(dāng)某一地區(qū)的氣溫低于該閾值時(shí)，即判定為極端冷事件。例如，在一些針對(duì)高緯度地區(qū)的研究中，將日最低氣溫低于-20℃的情況定義為極端冷事件。這種方法簡(jiǎn)單直觀，易于理解和操作，在早期的極端冷事件研究中應(yīng)用較為廣泛。閾值法存在一定的局限性，由于不同地區(qū)的氣候背景差異較大，統(tǒng)一的閾值可能無(wú)法準(zhǔn)確反映各地極端冷事件的實(shí)際情況。對(duì)于低緯度地區(qū)，-20℃的閾值可能過(guò)于嚴(yán)苛，導(dǎo)致許多實(shí)際發(fā)生的極端冷事件無(wú)法被識(shí)別；而對(duì)于高緯度地區(qū)，該閾值又可能相對(duì)寬松，使得一些并非極端的低溫情況被誤判為極端冷事件。百分位法是目前更為常用的極端冷事件定義方法。該方法基于歷史氣象數(shù)據(jù)，將某一氣象要素（如日最低氣溫、日平均氣溫等）按照從小到大的順序排列，選取特定的百分位數(shù)值作為閾值。例如，選取第10百分位或第5百分位的氣溫值作為極端冷事件的閾值。當(dāng)某一地區(qū)的氣溫低于該閾值時(shí)，即認(rèn)為發(fā)生了極端冷事件。具體計(jì)算公式為：首先確定研究的時(shí)間范圍，如1961-2020年，收集該時(shí)間段內(nèi)某一地區(qū)的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，若選取第10百分位，則計(jì)算N\times10\%（N為數(shù)據(jù)總數(shù)），若結(jié)果為整數(shù)，則第10百分位的值為排序后該位置的數(shù)據(jù)；若結(jié)果不為整數(shù)，則對(duì)相鄰兩個(gè)位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性插值得到第10百分位的值。與閾值法相比，百分位法充分考慮了不同地區(qū)氣候的差異性，能夠更準(zhǔn)確地反映當(dāng)?shù)貥O端冷事件的發(fā)生情況。通過(guò)這種方法確定的閾值是基于當(dāng)?shù)貧v史氣候數(shù)據(jù)得出的，更能體現(xiàn)該地區(qū)氣溫的異常程度。在識(shí)別極端冷事件時(shí)，除了考慮單一的氣溫要素外，還會(huì)綜合其他氣象要素，如氣壓、風(fēng)速、濕度等。例如，在冷空氣南下引發(fā)極端冷事件時(shí)，往往伴隨著氣壓的升高和風(fēng)速的增大。當(dāng)某地區(qū)氣溫低于極端冷事件閾值，同時(shí)氣壓較同期明顯升高，風(fēng)速也超過(guò)一定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，更能確定極端冷事件的發(fā)生。結(jié)合多種氣象要素進(jìn)行判斷，可以提高極端冷事件識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性，避免因單一要素的波動(dòng)而導(dǎo)致的誤判。2.3時(shí)空分布特征2.3.1時(shí)間變化特征為深入探究東亞極端冷事件在時(shí)間維度上的變化特征，對(duì)1960-2020年期間東亞地區(qū)極端冷事件的頻次、強(qiáng)度進(jìn)行了詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)分析。在年際變化方面，結(jié)果顯示極端冷事件的發(fā)生頻次呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)特征（圖2）。在20世紀(jì)60年代至70年代，極端冷事件的發(fā)生頻次相對(duì)較高，平均每年達(dá)到[X]次左右。這一時(shí)期，全球氣候處于相對(duì)冷期，極地冷空氣活動(dòng)頻繁，導(dǎo)致東亞地區(qū)更容易受到極端冷事件的影響。進(jìn)入80年代后，極端冷事件的頻次有所下降，平均每年約為[X-2]次，這可能與全球氣候逐漸變暖，大氣環(huán)流模式發(fā)生調(diào)整有關(guān)，使得極地冷空氣南下的路徑和強(qiáng)度發(fā)生改變，減少了極端冷事件在東亞地區(qū)的發(fā)生概率。然而，在90年代至21世紀(jì)初，極端冷事件的頻次又出現(xiàn)了一定程度的回升，平均每年達(dá)到[X-1]次，這表明在全球變暖的大背景下，仍然存在一些年份，大氣環(huán)流異常導(dǎo)致極地冷空氣強(qiáng)烈南下，引發(fā)極端冷事件。[此處插入圖2，展示1960-2020年?yáng)|亞極端冷事件年際頻次變化曲線，橫坐標(biāo)為年份，縱坐標(biāo)為極端冷事件發(fā)生頻次]通過(guò)計(jì)算極端冷事件強(qiáng)度的年際變化，發(fā)現(xiàn)其同樣具有顯著的波動(dòng)特征（圖3）。強(qiáng)度指標(biāo)采用事件期間平均氣溫與同期氣候平均值的差值來(lái)衡量，差值越大，表示極端冷事件的強(qiáng)度越強(qiáng)。在一些年份，如1969年、1977年、2008年和2016年，極端冷事件的強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，差值超過(guò)了[具體強(qiáng)度閾值]。進(jìn)一步分析這些年份的大氣環(huán)流形勢(shì)，發(fā)現(xiàn)1969年和1977年，西伯利亞高壓異常強(qiáng)盛，極地冷空氣在其控制下，以強(qiáng)勁的勢(shì)頭南下侵入東亞地區(qū)，導(dǎo)致該地區(qū)氣溫急劇下降，形成了強(qiáng)度較強(qiáng)的極端冷事件。2008年和2016年，北極濤動(dòng)處于負(fù)位相，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易突破中高緯度地區(qū)的阻擋，南下至東亞，造成了極端冷事件強(qiáng)度的增強(qiáng)。[此處插入圖3，展示1960-2020年?yáng)|亞極端冷事件年際強(qiáng)度變化曲線，橫坐標(biāo)為年份，縱坐標(biāo)為極端冷事件強(qiáng)度（溫度距平值）]在年代際變化方面，將1960-2020年劃分為6個(gè)年代，分別計(jì)算每個(gè)年代極端冷事件的平均頻次和強(qiáng)度（表1）?？梢钥闯觯?960s-1970s，極端冷事件的平均頻次較高，達(dá)到[X]次/10年，平均強(qiáng)度也較強(qiáng)，為[具體強(qiáng)度值1]℃。這與當(dāng)時(shí)全球氣候的冷期背景以及大氣環(huán)流的特定模式密切相關(guān)，極地冷空氣頻繁且強(qiáng)烈地影響東亞地區(qū)。到了1980s-1990s，極端冷事件的平均頻次降至[X-3]次/10年，平均強(qiáng)度也減弱至[具體強(qiáng)度值2]℃，這一時(shí)期全球氣候變暖趨勢(shì)較為明顯，大氣環(huán)流的調(diào)整使得極地冷空氣對(duì)東亞地區(qū)的影響相對(duì)減弱。然而，在2000s-2010s，極端冷事件的平均頻次又有所增加，達(dá)到[X-1]次/10年，平均強(qiáng)度為[具體強(qiáng)度值3]℃，盡管全球氣候總體仍在變暖，但期間大氣環(huán)流的異常變化，如北極濤動(dòng)、西伯利亞高壓等的異?；顒?dòng)，導(dǎo)致極地冷空氣南下次數(shù)增多，使得極端冷事件的發(fā)生頻次和強(qiáng)度出現(xiàn)回升。[此處插入表1，展示1960-2020年不同年代東亞極端冷事件平均頻次和強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)]為了進(jìn)一步探究極端冷事件時(shí)間變化的周期性，運(yùn)用小波分析方法對(duì)其頻次和強(qiáng)度序列進(jìn)行分析。結(jié)果表明，在年際尺度上，極端冷事件的頻次存在3-5年的準(zhǔn)周期變化，這可能與厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）等海洋-大氣耦合系統(tǒng)的年際變化有關(guān)。當(dāng)厄爾尼諾事件發(fā)生時(shí)，熱帶太平洋海溫異常增暖，通過(guò)大氣環(huán)流的遙相關(guān)作用，影響東亞地區(qū)的氣候，使得極端冷事件的發(fā)生頻次減少；而在拉尼娜事件期間，熱帶太平洋海溫異常偏冷，東亞地區(qū)更容易受到極地冷空氣的影響，極端冷事件的發(fā)生頻次增加。在年代際尺度上，極端冷事件的強(qiáng)度存在10-15年的準(zhǔn)周期變化，這可能與太平洋年代際振蕩（PDO）等年代際氣候變率有關(guān)。PDO的不同位相會(huì)導(dǎo)致太平洋地區(qū)海溫分布的異常，進(jìn)而影響大氣環(huán)流，使得東亞地區(qū)極端冷事件的強(qiáng)度在不同年代際尺度上發(fā)生變化。例如，在PDO的暖位相時(shí)期，東亞地區(qū)的大氣環(huán)流形勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定，極端冷事件的強(qiáng)度相對(duì)較弱；而在PDO的冷位相時(shí)期，大氣環(huán)流異常，極地冷空氣活動(dòng)頻繁，極端冷事件的強(qiáng)度可能增強(qiáng)。2.3.2空間分布特征利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，對(duì)東亞極端冷事件在空間上的分布特征進(jìn)行了可視化分析（圖4）。結(jié)果顯示，東亞極端冷事件在空間上呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異。在高緯度地區(qū)，如西伯利亞?wèn)|部和蒙古高原，極端冷事件的發(fā)生頻率明顯高于其他地區(qū)，是極端冷事件的高發(fā)區(qū)域。這主要是由于這些地區(qū)靠近極地，冬季受極地冷空氣的直接影響，且地勢(shì)平坦，冷空氣易于堆積和擴(kuò)散，使得極端冷事件頻繁發(fā)生。在西伯利亞?wèn)|部的雅庫(kù)茨克地區(qū)，由于其特殊的地理位置和地形條件，冬季經(jīng)常受到來(lái)自北極地區(qū)的強(qiáng)冷空氣侵襲，極端冷事件發(fā)生的頻率極高，年平均極端冷事件次數(shù)可達(dá)[X]次以上。[此處插入圖4，展示東亞極端冷事件空間分布地圖，用不同顏色或符號(hào)表示極端冷事件發(fā)生頻率的高低，顏色越深或符號(hào)越大表示頻率越高]而在低緯度地區(qū)，如中國(guó)南方、日本南部和朝鮮半島南部，極端冷事件的發(fā)生頻率相對(duì)較低，屬于極端冷事件的低發(fā)區(qū)域。這些地區(qū)緯度較低，太陽(yáng)輻射較強(qiáng)，冬季氣溫相對(duì)較高，對(duì)極地冷空氣的抵御能力較強(qiáng)。當(dāng)極地冷空氣南下時(shí)，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)途跋涉，強(qiáng)度逐漸減弱，難以在這些地區(qū)引發(fā)極端冷事件。但在某些特殊年份，如大氣環(huán)流異常時(shí)，極地冷空氣勢(shì)力強(qiáng)大，仍然可能影響到這些地區(qū)，導(dǎo)致極端冷事件的發(fā)生，且一旦發(fā)生，由于當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)對(duì)寒冷的適應(yīng)能力較弱，往往會(huì)造成更為嚴(yán)重的影響。例如，2008年初，中國(guó)南方地區(qū)遭遇了罕見(jiàn)的極端低溫雨雪冰凍災(zāi)害，此次極端冷事件對(duì)當(dāng)?shù)氐碾娏?、交通、農(nóng)業(yè)等造成了巨大破壞，經(jīng)濟(jì)損失慘重。在極端冷事件的強(qiáng)度方面，同樣存在明顯的空間差異。在極端冷事件高發(fā)的西伯利亞?wèn)|部和蒙古高原地區(qū)，極端冷事件的強(qiáng)度也相對(duì)較強(qiáng)，事件期間平均氣溫與同期氣候平均值的差值可達(dá)[具體強(qiáng)度閾值2]℃以上。而在低發(fā)區(qū)域，極端冷事件的強(qiáng)度相對(duì)較弱，差值一般在[具體強(qiáng)度閾值3]℃以下。這是因?yàn)楦甙l(fā)區(qū)域受到極地冷空氣的直接影響，冷空氣勢(shì)力強(qiáng)大，降溫幅度大；而低發(fā)區(qū)域受冷空氣影響相對(duì)較弱，降溫幅度較小。在空間分布上，極端冷事件的頻率和強(qiáng)度呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)關(guān)系，即高發(fā)區(qū)域往往也是高強(qiáng)度區(qū)域，這進(jìn)一步說(shuō)明了極地冷空氣對(duì)東亞極端冷事件空間分布的重要影響。2.4影響因素分析2.4.1大氣環(huán)流因素大氣環(huán)流作為影響東亞極端冷事件的關(guān)鍵因素，其異常變化深刻地調(diào)控著該地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率、強(qiáng)度和空間分布格局。北極濤動(dòng)（AO）作為大氣環(huán)流的重要模態(tài)之一，對(duì)東亞極端冷事件有著顯著影響。當(dāng)AO處于負(fù)位相時(shí)，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地地區(qū)的冷空氣更容易南下侵入東亞地區(qū)。這是因?yàn)樵贏O負(fù)位相期間，中高緯度地區(qū)的氣壓梯度發(fā)生改變，原本被束縛在極地的冷空氣獲得了更強(qiáng)的動(dòng)力，能夠突破中緯度地區(qū)的阻擋，從而增加了東亞地區(qū)極端冷事件發(fā)生的概率。在2009-2010年冬季，AO持續(xù)處于負(fù)位相，極地冷空氣頻繁南下，導(dǎo)致東亞地區(qū)出現(xiàn)了多次極端冷事件，許多地區(qū)的氣溫創(chuàng)下了多年來(lái)的新低。西伯利亞高壓（SH）同樣在東亞極端冷事件中扮演著重要角色。西伯利亞高壓是冬季北半球最強(qiáng)大的冷高壓系統(tǒng)，其強(qiáng)度和位置的變化直接影響著冷空氣的南下路徑和強(qiáng)度。當(dāng)SH異常增強(qiáng)時(shí)，冷空氣的南下勢(shì)力也隨之增強(qiáng)，使得東亞地區(qū)的氣溫顯著下降。在一些極端冷事件發(fā)生的年份，如1969年和1977年，西伯利亞高壓異常強(qiáng)盛，中心氣壓值遠(yuǎn)超常年平均水平，冷空氣在其控制下，以強(qiáng)勁的勢(shì)頭南下侵入東亞地區(qū)，導(dǎo)致該地區(qū)出現(xiàn)了強(qiáng)度較強(qiáng)的極端冷事件。研究表明，西伯利亞高壓的強(qiáng)度指數(shù)與東亞地區(qū)極端冷事件的強(qiáng)度之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)西伯利亞高壓強(qiáng)度增強(qiáng)1個(gè)單位，東亞地區(qū)極端冷事件的強(qiáng)度可能會(huì)增加[X]℃左右。東亞冬季風(fēng)（EAWM）作為大氣環(huán)流的重要組成部分，其活動(dòng)對(duì)東亞極端冷事件有著直接的影響。東亞冬季風(fēng)的強(qiáng)弱和路徑?jīng)Q定了冷空氣的輸送效率和影響范圍。當(dāng)東亞冬季風(fēng)偏強(qiáng)時(shí)，冷空氣能夠更快速、更深入地南下，使得東亞地區(qū)更容易受到極端冷事件的影響。在2023年12月的極端冷事件中，東亞冬季風(fēng)異常偏強(qiáng)，冷空氣迅速南下，影響范圍覆蓋了東亞大部分地區(qū)，導(dǎo)致多地出現(xiàn)了破紀(jì)錄的低溫天氣。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度指數(shù)與東亞地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng)1個(gè)單位，極端冷事件的發(fā)生頻率可能會(huì)增加[X]%左右。大氣環(huán)流的異常變化通過(guò)改變極地冷空氣的南下路徑和強(qiáng)度，對(duì)東亞極端冷事件產(chǎn)生了重要影響，深入研究這些影響機(jī)制，對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)東亞極端冷事件具有重要意義。2.4.2海溫異常因素海溫異常在東亞極端冷事件的形成過(guò)程中發(fā)揮著不可或缺的作用，其通過(guò)復(fù)雜的海洋-大氣相互作用機(jī)制，深刻影響著東亞地區(qū)的氣候狀況，進(jìn)而影響極端冷事件的發(fā)生。厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）作為全球海氣相互作用的重要現(xiàn)象，對(duì)東亞極端冷事件有著顯著的影響。在厄爾尼諾事件發(fā)生期間，熱帶太平洋海溫異常增暖，這會(huì)導(dǎo)致大氣環(huán)流發(fā)生顯著調(diào)整。具體來(lái)說(shuō)，赤道太平洋地區(qū)的大氣對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)，使得沃克環(huán)流減弱，進(jìn)而引發(fā)一系列的大氣遙相關(guān)波列，如太平洋-北美遙相關(guān)型（PNA）和東亞-太平洋遙相關(guān)型（EAP）。這些遙相關(guān)波列會(huì)改變東亞地區(qū)的大氣環(huán)流形勢(shì)，使得極地冷空氣南下的路徑和強(qiáng)度發(fā)生改變，從而影響東亞地區(qū)的氣溫。研究表明，在厄爾尼諾事件發(fā)生的冬季，東亞地區(qū)通常會(huì)出現(xiàn)偏暖的氣候特征，極端冷事件相對(duì)較少。這是因?yàn)槎驙柲嶂Z事件引發(fā)的大氣環(huán)流異常，使得東亞地區(qū)上空的西風(fēng)急流增強(qiáng)，抑制了極地冷空氣的南下，導(dǎo)致氣溫相對(duì)偏高。相反，在拉尼娜事件期間，熱帶太平洋海溫異常偏冷，東亞地區(qū)冬季氣溫可能偏低，極端冷事件發(fā)生的可能性增加。拉尼娜事件會(huì)使得大氣環(huán)流形勢(shì)發(fā)生相反的變化，西風(fēng)急流減弱，極地冷空氣更容易南下，從而增加了極端冷事件的發(fā)生概率。北大西洋海溫異常也對(duì)東亞極端冷事件有著重要影響。北大西洋海溫的變化會(huì)通過(guò)大氣遙相關(guān)影響東亞地區(qū)的大氣環(huán)流。當(dāng)北大西洋海溫異常偏高時(shí)，會(huì)激發(fā)大氣中的羅斯貝波列，這些波列可以傳播到東亞地區(qū)，導(dǎo)致東亞地區(qū)的大氣環(huán)流異常。在某些情況下，北大西洋海溫異常偏高會(huì)使得東亞地區(qū)上空的位勢(shì)高度場(chǎng)發(fā)生變化，形成有利于極地冷空氣南下的環(huán)流形勢(shì)，從而增加?xùn)|亞極端冷事件的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。太平洋年代際振蕩（PDO）也是影響東亞極端冷事件的重要海溫異常模態(tài)。PDO具有年代際變化特征，其不同位相下太平洋海溫的分布差異會(huì)對(duì)東亞地區(qū)的氣候產(chǎn)生不同影響。在PDO的冷位相時(shí)期，北太平洋海溫分布呈現(xiàn)出中緯度海溫偏低、高緯度海溫偏高的特征，這種海溫分布會(huì)導(dǎo)致大氣環(huán)流異常，使得極地冷空氣更容易南下影響東亞地區(qū)，增加極端冷事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度。海溫異常通過(guò)與大氣環(huán)流的相互作用，對(duì)東亞極端冷事件的發(fā)生和發(fā)展產(chǎn)生了重要影響，深入研究這些影響機(jī)制，有助于提高對(duì)東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)能力。2.4.3海冰與積雪因素海冰與積雪作為地球表面的重要下墊面因素，其變化對(duì)東亞極端冷事件有著不可忽視的影響，通過(guò)改變地表的能量平衡和大氣環(huán)流，在極端冷事件的發(fā)生發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。北極海冰面積的變化對(duì)東亞極端冷事件有著重要影響。北極海冰具有高反照率的特性，能夠反射大量的太陽(yáng)輻射，從而影響極地地區(qū)的能量平衡。當(dāng)北極海冰面積減少時(shí)，極地地區(qū)的反照率降低，吸收的太陽(yáng)輻射增加，導(dǎo)致極地大氣升溫。這會(huì)使得極地與中緯度地區(qū)之間的溫度梯度減小，進(jìn)而影響大氣環(huán)流。具體來(lái)說(shuō)，北極海冰減少會(huì)導(dǎo)致極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易南下侵入東亞地區(qū)，增加極端冷事件發(fā)生的概率。在2012年，北極海冰面積創(chuàng)下歷史新低，隨后的冬季，東亞地區(qū)出現(xiàn)了多次極端冷事件，許多地區(qū)的氣溫異常偏低。研究表明，北極海冰面積與東亞地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)北極海冰面積減少10%，東亞地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率可能會(huì)增加[X]%左右。東亞積雪的變化也對(duì)極端冷事件有著重要影響。積雪同樣具有高反照率，能夠反射太陽(yáng)輻射，減少地面吸收的熱量。當(dāng)東亞地區(qū)積雪覆蓋面積增加時(shí)，地表反照率升高，地面吸收的太陽(yáng)輻射減少，導(dǎo)致地面溫度降低。這會(huì)使得大氣邊界層冷卻，進(jìn)而影響大氣環(huán)流。在積雪覆蓋面積較大的年份，東亞地區(qū)更容易出現(xiàn)冷空氣堆積和南下的情況，增加極端冷事件的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。積雪的融化過(guò)程也會(huì)吸收大量的熱量，進(jìn)一步降低地面溫度，對(duì)極端冷事件的發(fā)展起到促進(jìn)作用。在2008年初中國(guó)南方的極端低溫雨雪冰凍災(zāi)害中，前期大量的積雪覆蓋使得地面溫度持續(xù)偏低，加劇了極端冷事件的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間。海冰與積雪的變化通過(guò)影響地表能量平衡和大氣環(huán)流，對(duì)東亞極端冷事件產(chǎn)生了重要影響，深入研究這些影響機(jī)制，對(duì)于理解東亞極端冷事件的發(fā)生規(guī)律具有重要意義。三、基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型構(gòu)建3.1深度學(xué)習(xí)方法概述深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中備受矚目的技術(shù)，近年來(lái)在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。其核心是構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測(cè)、生成等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)的基本原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由眾多神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重和偏置相互連接，形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)中，輸入數(shù)據(jù)從輸入層開(kāi)始，經(jīng)過(guò)多個(gè)隱藏層的非線性變換，最終在輸出層得到預(yù)測(cè)結(jié)果。這一過(guò)程中，前向傳播負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)傳遞并計(jì)算出預(yù)測(cè)值，而反向傳播則通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差，利用鏈?zhǔn)椒▌t將誤差從輸出層反向傳播至輸入層，進(jìn)而更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為解決復(fù)雜的氣象問(wèn)題提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的氣象預(yù)測(cè)方法主要基于物理模型，通過(guò)求解大氣動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)等方程組來(lái)模擬大氣運(yùn)動(dòng)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的氣象狀況。這些方法在一定程度上能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)常規(guī)天氣變化，但對(duì)于極端天氣事件，由于其發(fā)生機(jī)制復(fù)雜，涉及多種因素的非線性相互作用，傳統(tǒng)物理模型往往難以準(zhǔn)確捕捉和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)方法則能夠處理大規(guī)模、高維度的氣象數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，挖掘氣象要素之間的非線性關(guān)系，從而在極端冷事件等復(fù)雜氣象預(yù)測(cè)任務(wù)中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的一種模型架構(gòu)，尤其在處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。在氣象領(lǐng)域，氣象數(shù)據(jù)通常具有明顯的空間分布特征，如氣溫、氣壓、濕度等要素在地理空間上的分布。CNN通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取氣象數(shù)據(jù)中的空間特征。卷積層中的卷積核在數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征，如大氣環(huán)流的空間形態(tài)、地形對(duì)氣象要素的影響等；池化層則通過(guò)下采樣操作，減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要特征，降低計(jì)算復(fù)雜度；全連接層將提取到的特征進(jìn)行整合，輸出最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。CNN在氣象圖像識(shí)別、氣象要素空間分布預(yù)測(cè)等方面取得了顯著成果，為極端冷事件的空間特征分析和預(yù)測(cè)提供了有力工具。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU），在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。氣象數(shù)據(jù)是典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，具有明顯的時(shí)間依賴性和長(zhǎng)期趨勢(shì)。RNN通過(guò)引入循環(huán)連接，能夠?qū)r(shí)間序列數(shù)據(jù)中的歷史信息進(jìn)行記憶和處理，從而捕捉數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。然而，傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。LSTM和GRU通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制，有效地解決了這一問(wèn)題。LSTM中的輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)能夠控制信息的輸入、保留和輸出，使得模型能夠更好地記憶和利用長(zhǎng)期歷史信息；GRU則簡(jiǎn)化了LSTM的結(jié)構(gòu)，通過(guò)更新門(mén)和重置門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效處理，在保證性能的同時(shí)提高了計(jì)算效率。在東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)中，LSTM和GRU能夠充分學(xué)習(xí)極端冷事件在時(shí)間上的演變規(guī)律，對(duì)其發(fā)生概率、強(qiáng)度變化等進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)手段。通過(guò)合理選擇和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型，能夠有效挖掘氣象數(shù)據(jù)中的信息，提高對(duì)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力，為防災(zāi)減災(zāi)和應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。三、基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型構(gòu)建3.1深度學(xué)習(xí)方法概述深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中備受矚目的技術(shù)，近年來(lái)在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。其核心是構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測(cè)、生成等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)的基本原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由眾多神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重和偏置相互連接，形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)中，輸入數(shù)據(jù)從輸入層開(kāi)始，經(jīng)過(guò)多個(gè)隱藏層的非線性變換，最終在輸出層得到預(yù)測(cè)結(jié)果。這一過(guò)程中，前向傳播負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)傳遞并計(jì)算出預(yù)測(cè)值，而反向傳播則通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差，利用鏈?zhǔn)椒▌t將誤差從輸出層反向傳播至輸入層，進(jìn)而更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為解決復(fù)雜的氣象問(wèn)題提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的氣象預(yù)測(cè)方法主要基于物理模型，通過(guò)求解大氣動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)等方程組來(lái)模擬大氣運(yùn)動(dòng)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的氣象狀況。這些方法在一定程度上能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)常規(guī)天氣變化，但對(duì)于極端天氣事件，由于其發(fā)生機(jī)制復(fù)雜，涉及多種因素的非線性相互作用，傳統(tǒng)物理模型往往難以準(zhǔn)確捕捉和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)方法則能夠處理大規(guī)模、高維度的氣象數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，挖掘氣象要素之間的非線性關(guān)系，從而在極端冷事件等復(fù)雜氣象預(yù)測(cè)任務(wù)中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的一種模型架構(gòu)，尤其在處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。在氣象領(lǐng)域，氣象數(shù)據(jù)通常具有明顯的空間分布特征，如氣溫、氣壓、濕度等要素在地理空間上的分布。CNN通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取氣象數(shù)據(jù)中的空間特征。卷積層中的卷積核在數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征，如大氣環(huán)流的空間形態(tài)、地形對(duì)氣象要素的影響等；池化層則通過(guò)下采樣操作，減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要特征，降低計(jì)算復(fù)雜度；全連接層將提取到的特征進(jìn)行整合，輸出最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。CNN在氣象圖像識(shí)別、氣象要素空間分布預(yù)測(cè)等方面取得了顯著成果，為極端冷事件的空間特征分析和預(yù)測(cè)提供了有力工具。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU），在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。氣象數(shù)據(jù)是典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，具有明顯的時(shí)間依賴性和長(zhǎng)期趨勢(shì)。RNN通過(guò)引入循環(huán)連接，能夠?qū)r(shí)間序列數(shù)據(jù)中的歷史信息進(jìn)行記憶和處理，從而捕捉數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。然而，傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。LSTM和GRU通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制，有效地解決了這一問(wèn)題。LSTM中的輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)能夠控制信息的輸入、保留和輸出，使得模型能夠更好地記憶和利用長(zhǎng)期歷史信息；GRU則簡(jiǎn)化了LSTM的結(jié)構(gòu)，通過(guò)更新門(mén)和重置門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效處理，在保證性能的同時(shí)提高了計(jì)算效率。在東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)中，LSTM和GRU能夠充分學(xué)習(xí)極端冷事件在時(shí)間上的演變規(guī)律，對(duì)其發(fā)生概率、強(qiáng)度變化等進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)在氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)手段。通過(guò)合理選擇和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型，能夠有效挖掘氣象數(shù)據(jù)中的信息，提高對(duì)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力，為防災(zāi)減災(zāi)和應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。3.2模型選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)3.2.1模型選擇依據(jù)在構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型時(shí)，模型的選擇至關(guān)重要，需綜合考慮氣象數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及預(yù)測(cè)需求。氣象數(shù)據(jù)具有時(shí)空特性，既包含如氣溫、氣壓、濕度等氣象要素在時(shí)間序列上的變化，又涵蓋這些要素在地理空間上的分布信息。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)卓越，其卷積層能夠通過(guò)卷積核在數(shù)據(jù)上的滑動(dòng)，提取氣象數(shù)據(jù)中的局部空間特征，如大氣環(huán)流在不同區(qū)域的空間形態(tài)、地形對(duì)氣象要素分布的影響等；池化層則通過(guò)下采樣操作，在保留主要特征的同時(shí)降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算復(fù)雜度。在分析東亞地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)時(shí)，CNN可以有效地識(shí)別出不同地區(qū)氣象要素空間分布的異常特征，這些特征與極端冷事件的發(fā)生密切相關(guān)，例如通過(guò)對(duì)海平面氣壓場(chǎng)和500hPa位勢(shì)高度場(chǎng)等氣象要素的空間分布特征提取，能夠發(fā)現(xiàn)與極端冷事件相關(guān)的大氣環(huán)流異常模式。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU），則在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。氣象數(shù)據(jù)是典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，具有明顯的時(shí)間依賴性和長(zhǎng)期趨勢(shì)。RNN通過(guò)引入循環(huán)連接，能夠?qū)r(shí)間序列數(shù)據(jù)中的歷史信息進(jìn)行記憶和處理，從而捕捉數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。LSTM和GRU通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制，有效地解決了這一問(wèn)題。在東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)中，LSTM和GRU能夠充分學(xué)習(xí)極端冷事件在時(shí)間上的演變規(guī)律，對(duì)其發(fā)生概率、強(qiáng)度變化等進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。例如，通過(guò)對(duì)歷史上極端冷事件發(fā)生前氣溫、氣壓等氣象要素隨時(shí)間的變化趨勢(shì)進(jìn)行學(xué)習(xí)，LSTM可以捕捉到這些要素的長(zhǎng)期變化模式，從而預(yù)測(cè)未來(lái)極端冷事件的發(fā)生時(shí)間和強(qiáng)度?？紤]到東亞極端冷事件預(yù)測(cè)需要同時(shí)處理氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空信息，本研究選擇將CNN和LSTM進(jìn)行融合的模型結(jié)構(gòu)。CNN負(fù)責(zé)提取氣象數(shù)據(jù)的空間特征，LSTM則專注于學(xué)習(xí)時(shí)間序列特征，兩者的結(jié)合能夠充分利用氣象數(shù)據(jù)中的時(shí)空信息，提高對(duì)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力。這種融合模型已在一些氣象預(yù)測(cè)研究中得到應(yīng)用，并取得了較好的效果，為東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)提供了有效的方法。3.2.2模型架構(gòu)設(shè)計(jì)本研究構(gòu)建的基于CNN-LSTM融合的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型架構(gòu)如圖5所示。模型主要由輸入層、CNN層、LSTM層和輸出層組成。[此處插入圖5，清晰展示CNN-LSTM融合模型的架構(gòu)圖，包括各層的連接關(guān)系和數(shù)據(jù)流向]輸入層接收經(jīng)過(guò)預(yù)處理的氣象數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括東亞地區(qū)多個(gè)氣象站點(diǎn)的氣溫、氣壓、風(fēng)速、濕度等氣象要素的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以及反映大氣環(huán)流、海洋狀況等的相關(guān)指數(shù)數(shù)據(jù)。為了適應(yīng)模型的輸入要求，將數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和歸一化處理，使其具有統(tǒng)一的尺度和范圍，以便模型更好地學(xué)習(xí)和處理。CNN層由多個(gè)卷積層和池化層組成。首先是卷積層，卷積核大小設(shè)置為3×3，這樣的大小能夠在捕捉局部空間特征的同時(shí)，保持計(jì)算效率。卷積層通過(guò)卷積操作，對(duì)輸入的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，例如提取大氣環(huán)流的空間形態(tài)、不同氣象要素之間的空間關(guān)系等特征。卷積層的輸出經(jīng)過(guò)激活函數(shù)ReLU進(jìn)行非線性變換，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。ReLU函數(shù)能夠有效解決梯度消失問(wèn)題，使模型更容易訓(xùn)練。接著是池化層，采用最大池化操作，池化核大小為2×2，步長(zhǎng)為2。池化層通過(guò)下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要特征，降低計(jì)算復(fù)雜度。經(jīng)過(guò)多個(gè)卷積層和池化層的交替處理，能夠逐步提取出氣象數(shù)據(jù)中更高級(jí)、更抽象的空間特征。LSTM層由多個(gè)LSTM單元組成，這里設(shè)置了3層LSTM，每層包含128個(gè)LSTM單元。LSTM單元通過(guò)輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)的協(xié)同作用，能夠有效地記憶和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。經(jīng)過(guò)CNN層提取的空間特征數(shù)據(jù)，被輸入到LSTM層中，LSTM層對(duì)這些數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和處理，捕捉氣象數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)和規(guī)律，例如極端冷事件發(fā)生前氣象要素的時(shí)間演變模式。在LSTM層中，還引入了Dropout機(jī)制，Dropout比例設(shè)置為0.2，以防止模型過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。輸出層根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)，輸出東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)結(jié)果，如極端冷事件的發(fā)生概率、強(qiáng)度、發(fā)生時(shí)間等。輸出層采用全連接層，將LSTM層輸出的特征映射到預(yù)測(cè)目標(biāo)的維度上。根據(jù)不同的預(yù)測(cè)任務(wù)，選擇合適的激活函數(shù)和損失函數(shù)。在預(yù)測(cè)極端冷事件發(fā)生概率時(shí)，采用Sigmoid激活函數(shù)，將輸出值映射到0-1之間，表示概率；損失函數(shù)選擇交叉熵?fù)p失函數(shù)，以衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異，通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)。通過(guò)這樣的模型架構(gòu)設(shè)計(jì)，充分利用了CNN和LSTM的優(yōu)勢(shì)，能夠有效提取氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空特征，為東亞極端冷事件的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)提供了有力的模型支持。3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測(cè)性能。本研究收集的氣象數(shù)據(jù)包含多種類型，如地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及再分析資料等，這些數(shù)據(jù)在量級(jí)、分布和單位等方面存在差異，需要進(jìn)行一系列預(yù)處理操作，以滿足模型訓(xùn)練的要求。歸一化處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟之一，其目的是將數(shù)據(jù)的取值范圍映射到一個(gè)特定區(qū)間，通常是[0,1]或[-1,1]，以消除數(shù)據(jù)之間的量綱差異，防止某些特征對(duì)模型產(chǎn)生過(guò)大影響，保證模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂性。對(duì)于氣溫?cái)?shù)據(jù)，假設(shè)其原始取值范圍為[T_{min},T_{max}]，通過(guò)公式T_{norm}=\frac{T-T_{min}}{T_{max}-T_{min}}進(jìn)行歸一化處理，其中T為原始?xì)鉁刂担琓_{norm}為歸一化后的氣溫值。對(duì)于氣壓、風(fēng)速等其他氣象要素?cái)?shù)據(jù)，也采用類似的歸一化方法，將其映射到[0,1]區(qū)間。例如，對(duì)于氣壓數(shù)據(jù)，若原始取值范圍為[P_{min},P_{max}]，則歸一化后的氣壓值P_{norm}=\frac{P-P_{min}}{P_{max}-P_{min}}。通過(guò)這種方式，使得不同氣象要素?cái)?shù)據(jù)具有相同的尺度，便于模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理也是重要的預(yù)處理手段，它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。對(duì)于某一氣象要素?cái)?shù)據(jù)X，其標(biāo)準(zhǔn)化公式為Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。以風(fēng)速數(shù)據(jù)為例，首先計(jì)算其均值\mu_{wind}和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{wind}，然后對(duì)每個(gè)風(fēng)速觀測(cè)值V進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的風(fēng)速值V_{std}=\frac{V-\mu_{wind}}{\sigma_{wind}}。標(biāo)準(zhǔn)化處理不僅可以消除量綱影響，還能使數(shù)據(jù)具有更好的分布特性，有助于模型更快地收斂，提高訓(xùn)練效率。在進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理之前，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和缺失值處理。由于氣象數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，可能存在觀測(cè)誤差、數(shù)據(jù)缺失以及異常值等問(wèn)題。對(duì)于異常值，采用箱線圖法進(jìn)行檢測(cè)和處理。箱線圖通過(guò)繪制數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、中位數(shù)和異常值范圍，能夠直觀地識(shí)別出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。對(duì)于識(shí)別出的異常值，根據(jù)其偏離程度，采用均值替換、中位數(shù)替換或刪除等方法進(jìn)行處理。對(duì)于缺失值，若缺失比例較小，采用線性插值、樣條插值等方法進(jìn)行填補(bǔ)；若缺失比例較大，則根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征和空間相關(guān)性，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。例如，對(duì)于某一氣象站點(diǎn)缺失的氣溫?cái)?shù)據(jù)，可以利用該站點(diǎn)周邊站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)以及時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)，通過(guò)K近鄰算法等進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。特征工程也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要組成部分，通過(guò)對(duì)原始?xì)庀髷?shù)據(jù)進(jìn)行變換、組合等操作，提取出更能反映極端冷事件本質(zhì)特征的新特征，有助于提高模型的預(yù)測(cè)能力?？紤]到大氣環(huán)流對(duì)極端冷事件的重要影響，通過(guò)計(jì)算不同層次大氣的溫度差、氣壓差等，構(gòu)建大氣垂直結(jié)構(gòu)特征。如計(jì)算500hPa與850hPa高度層的溫度差\DeltaT=T_{500}-T_{850}，該特征可以反映大氣的不穩(wěn)定程度，與極端冷事件的發(fā)生密切相關(guān)。結(jié)合海洋狀況對(duì)極端冷事件的影響，提取海溫異常指數(shù)相關(guān)特征，如厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）指數(shù)、太平洋年代際振蕩（PDO）指數(shù)等，將這些指數(shù)作為特征加入到數(shù)據(jù)集中，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁└嚓P(guān)于海洋-大氣相互作用的信息，增強(qiáng)模型對(duì)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力。通過(guò)這些數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型提供更優(yōu)質(zhì)的輸入數(shù)據(jù)，從而提升模型的預(yù)測(cè)性能。3.4模型訓(xùn)練與優(yōu)化在完成模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)預(yù)處理后，便進(jìn)入模型訓(xùn)練階段。本研究使用Python的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練，該框架提供了高效的計(jì)算圖機(jī)制和豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件，能夠快速搭建和訓(xùn)練復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。訓(xùn)練過(guò)程在配備NVIDIATeslaV100GPU的服務(wù)器上進(jìn)行，以加速計(jì)算過(guò)程，提高訓(xùn)練效率。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集按照70%、15%和15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型參數(shù)的學(xué)習(xí)，驗(yàn)證集用于監(jiān)控模型的訓(xùn)練過(guò)程，防止過(guò)擬合，測(cè)試集則用于評(píng)估模型的最終性能。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用隨機(jī)梯度下降（SGD）的優(yōu)化算法來(lái)更新模型參數(shù)。SGD算法通過(guò)在訓(xùn)練集中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量的數(shù)據(jù)樣本，計(jì)算這些樣本上的損失函數(shù)梯度，并根據(jù)梯度來(lái)更新模型參數(shù)。這種方法能夠在每次迭代中快速計(jì)算梯度，從而加速模型的收斂速度。學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，學(xué)習(xí)率是SGD算法中的一個(gè)重要超參數(shù)，它決定了每次參數(shù)更新的步長(zhǎng)。如果學(xué)習(xí)率過(guò)大，模型可能會(huì)在訓(xùn)練過(guò)程中跳過(guò)最優(yōu)解，導(dǎo)致無(wú)法收斂；如果學(xué)習(xí)率過(guò)小，模型的收斂速度會(huì)非常緩慢，增加訓(xùn)練時(shí)間。通過(guò)多次試驗(yàn)，確定0.001的學(xué)習(xí)率能夠使模型在保證收斂速度的同時(shí)，避免跳過(guò)最優(yōu)解。為了防止模型過(guò)擬合，采用了交叉驗(yàn)證和早停法等技術(shù)。交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能和泛化能力的有效方法，本研究采用了5折交叉驗(yàn)證。具體來(lái)說(shuō)，將訓(xùn)練集劃分為5個(gè)互不相交的子集，每次訓(xùn)練時(shí)，選擇其中4個(gè)子集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩下的1個(gè)子集作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。這樣，模型會(huì)進(jìn)行5次訓(xùn)練和驗(yàn)證，最終將5次驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能評(píng)估指標(biāo)。通過(guò)交叉驗(yàn)證，可以更全面地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，減少因數(shù)據(jù)劃分帶來(lái)的隨機(jī)性影響，提高模型評(píng)估的可靠性。早停法是在模型訓(xùn)練過(guò)程中，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)（如均方根誤差、準(zhǔn)確率等）在一定輪數(shù)內(nèi)不再提升時(shí)，停止訓(xùn)練，以防止模型過(guò)擬合。在本研究中，設(shè)置早停的耐心值為10，即當(dāng)驗(yàn)證集上的均方根誤差在連續(xù)10輪訓(xùn)練中不再下降時(shí)，停止訓(xùn)練。早停法能夠有效地避免模型在訓(xùn)練集上過(guò)度學(xué)習(xí)，從而提高模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。在訓(xùn)練過(guò)程中，還對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。超參數(shù)是在模型訓(xùn)練之前需要手動(dòng)設(shè)置的參數(shù)，如網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等，它們對(duì)模型的性能有著重要影響。采用隨機(jī)搜索的方法來(lái)尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。隨機(jī)搜索是在給定的超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣超參數(shù)組合，并對(duì)每個(gè)組合進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估，通過(guò)多次隨機(jī)采樣和評(píng)估，找到使模型性能最優(yōu)的超參數(shù)組合。與網(wǎng)格搜索相比，隨機(jī)搜索能夠在高維超參數(shù)空間中更高效地探索可能的最優(yōu)解，減少計(jì)算成本。通過(guò)隨機(jī)搜索，確定了CNN層中卷積核的大小為3×3，LSTM層中每層的神經(jīng)元數(shù)量為128，Dropout比例為0.2等超參數(shù)，這些超參數(shù)的優(yōu)化使得模型在驗(yàn)證集上的性能得到了顯著提升。在訓(xùn)練過(guò)程中，還使用了TensorBoard可視化工具來(lái)監(jiān)控模型的訓(xùn)練過(guò)程，實(shí)時(shí)觀察模型的損失函數(shù)值、準(zhǔn)確率等指標(biāo)的變化情況，以便及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練策略。四、東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)試驗(yàn)與結(jié)果分析4.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)為全面評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的CNN-LSTM融合模型對(duì)東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)能力，精心設(shè)計(jì)了一系列預(yù)測(cè)試驗(yàn)。首先，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)集按照70%、15%和15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型參數(shù)的學(xué)習(xí)，使其能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的特征和模式；驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過(guò)程中監(jiān)控模型的性能，防止過(guò)擬合，通過(guò)調(diào)整模型的超參數(shù)，使模型在驗(yàn)證集上達(dá)到較好的表現(xiàn)；測(cè)試集則用于評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖罱K預(yù)測(cè)效果。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，充分考慮了數(shù)據(jù)的時(shí)間順序和空間分布特征。按照時(shí)間順序，將早期的數(shù)據(jù)更多地分配到訓(xùn)練集，以讓模型學(xué)習(xí)到歷史上極端冷事件的演變規(guī)律；而將近期的數(shù)據(jù)分配到驗(yàn)證集和測(cè)試集，以評(píng)估模型對(duì)當(dāng)前和未來(lái)極端冷事件的預(yù)測(cè)能力。在空間分布上，確保各個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集中都有合理的比例，避免因地區(qū)差異導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)能力出現(xiàn)偏差。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性，設(shè)計(jì)了對(duì)比試驗(yàn)。選擇傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，如線性回歸、自回歸滑動(dòng)平均模型（ARIMA）作為對(duì)比模型。線性回歸模型基于變量之間的線性關(guān)系，通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差來(lái)建立預(yù)測(cè)方程；ARIMA模型則通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行差分、自回歸和移動(dòng)平均等操作，捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和季節(jié)性變化，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)。將這些傳統(tǒng)方法與基于深度學(xué)習(xí)的CNN-LSTM融合模型在相同的測(cè)試集上進(jìn)行對(duì)比，從預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性、時(shí)效性等多個(gè)方面評(píng)估各模型的性能。還考慮了不同氣象要素組合對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。設(shè)計(jì)了多組試驗(yàn)，分別使用不同的氣象要素作為模型的輸入。第一組試驗(yàn)僅使用氣溫?cái)?shù)據(jù)作為輸入，以探究模型對(duì)單一氣象要素的預(yù)測(cè)能力；第二組試驗(yàn)加入氣壓數(shù)據(jù)，分析氣壓與氣溫的聯(lián)合作用對(duì)極端冷事件預(yù)測(cè)的影響；第三組試驗(yàn)進(jìn)一步納入風(fēng)速和濕度數(shù)據(jù)，綜合考慮多種氣象要素之間的相互關(guān)系對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。通過(guò)對(duì)比不同氣象要素組合下模型的預(yù)測(cè)性能，確定最優(yōu)的氣象要素輸入組合，以提高模型的預(yù)測(cè)能力。4.2預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估指標(biāo)為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)的CNN-LSTM融合模型對(duì)東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)效果，采用了一系列科學(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)。這些指標(biāo)從不同角度反映了模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間的差異程度，能夠?yàn)槟Ｐ托阅艿脑u(píng)價(jià)提供客觀依據(jù)。準(zhǔn)確率（Accuracy）是一個(gè)直觀反映模型預(yù)測(cè)總體準(zhǔn)確情況的指標(biāo)，它表示預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實(shí)際為極端冷事件且被模型正確預(yù)測(cè)為極端冷事件的樣本數(shù)；TN（TrueNegative）表示真反例，即實(shí)際不是極端冷事件且被模型正確預(yù)測(cè)為不是極端冷事件的樣本數(shù)；FP（FalsePositive）表示假正例，即實(shí)際不是極端冷事件但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為極端冷事件的樣本數(shù)；FN（FalseNegative）表示假反例，即實(shí)際是極端冷事件但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為不是極端冷事件的樣本數(shù)。準(zhǔn)確率能夠在一定程度上反映模型的整體性能，但當(dāng)數(shù)據(jù)類別不平衡時(shí)，該指標(biāo)可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。例如，在極端冷事件數(shù)據(jù)集中，如果非極端冷事件的樣本數(shù)遠(yuǎn)多于極端冷事件的樣本數(shù)，即使模型將所有樣本都預(yù)測(cè)為非極端冷事件，也可能獲得較高的準(zhǔn)確率，但這并不能說(shuō)明模型對(duì)極端冷事件具有良好的預(yù)測(cè)能力。召回率（Recall），也稱為查全率，是衡量模型對(duì)正樣本（極端冷事件）覆蓋程度的重要指標(biāo)。其計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}，它反映了實(shí)際為極端冷事件的樣本中被模型正確預(yù)測(cè)為極端冷事件的樣本所占的比例。召回率越高，說(shuō)明模型能夠更全面地捕捉到實(shí)際發(fā)生的極端冷事件，減少漏報(bào)的情況。在預(yù)測(cè)東亞極端冷事件時(shí)，高召回率對(duì)于提前做好防范措施、減少災(zāi)害損失具有重要意義。如果模型的召回率較低，可能會(huì)導(dǎo)致一些極端冷事件未被及時(shí)預(yù)測(cè)到，從而無(wú)法提前采取有效的應(yīng)對(duì)措施，造成嚴(yán)重的后果。均方誤差（MeanSquaredError，MSE）用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，其計(jì)算方式是先求出每個(gè)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差，將這個(gè)差平方（這樣做是為了避免正負(fù)差相互抵消，并且放大誤差），然后求這些平方差的平均值，公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為第i個(gè)樣本的真實(shí)值，\hat{y}_{i}為第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值。MSE的值越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近，模型的預(yù)測(cè)精度越高。在東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)中，MSE能夠直觀地反映模型預(yù)測(cè)的誤差大小，幫助評(píng)估模型在預(yù)測(cè)極端冷事件強(qiáng)度、氣溫等連續(xù)變量時(shí)的準(zhǔn)確性。均方根誤差（RootMeanSquaredError，RMSE）是MSE的平方根，即RMSE=\sqrt{MSE}。RMSE在MSE的基礎(chǔ)上，將平均平方誤差還原到和原始數(shù)據(jù)相同的量綱，使我們能更直觀地理解預(yù)測(cè)誤差的大小。與MSE相比，RMSE對(duì)較大的誤差更加敏感，因?yàn)樵谟?jì)算過(guò)程中誤差先進(jìn)行了平方運(yùn)算，較大的誤差會(huì)被進(jìn)一步放大。在模型比較和選擇中，RMSE是一個(gè)重要的指標(biāo)，通常希望選擇RMSE較小的模型，因?yàn)檫@意味著模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性更高，在預(yù)測(cè)東亞極端冷事件時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，為決策提供更可靠的依據(jù)。平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）基于預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間差值的絕對(duì)值，計(jì)算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|。MAE更直觀地反映了預(yù)測(cè)誤差的實(shí)際平均大小，與MSE相比，MAE對(duì)異常值（離群點(diǎn)）不太敏感，因?yàn)樗簧婕捌椒竭\(yùn)算，不會(huì)像MSE那樣放大異常值的影響。在評(píng)估東亞極端冷事件預(yù)測(cè)模型時(shí)，MAE能夠提供關(guān)于預(yù)測(cè)誤差平均幅度的信息，有助于了解模型在不同情況下的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性。相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient，R）用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的線性相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)R接近1時(shí)，表示預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間存在很強(qiáng)的正線性相關(guān)關(guān)系，即預(yù)測(cè)值能夠很好地跟隨真實(shí)值的變化趨勢(shì)；當(dāng)R接近-1時(shí)，表示存在很強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系；當(dāng)R接近0時(shí)，則說(shuō)明兩者之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系。在東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)中，相關(guān)系數(shù)可以幫助判斷模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值在變化趨勢(shì)上的一致性，對(duì)于評(píng)估模型的有效性具有重要參考價(jià)值。4.3預(yù)測(cè)結(jié)果分析將訓(xùn)練好的CNN-LSTM融合模型應(yīng)用于東亞極端冷事件的預(yù)測(cè)，并與傳統(tǒng)的線性回歸和ARIMA模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從多個(gè)評(píng)估指標(biāo)的角度進(jìn)行深入分析。在準(zhǔn)確率方面，CNN-LSTM融合模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，明顯高于線性回歸模型的[X-10]%和ARIMA模型的[X-15]%。這表明融合模型能夠更準(zhǔn)確地判斷極端冷事件是否發(fā)生，對(duì)樣本的分類能力更強(qiáng)。在召回率上，CNN-LSTM融合模型為[X]%，同樣優(yōu)于線性回歸模型的[X-12]%和ARIMA模型的[X-18]%。這意味著融合模型能夠更全面地捕捉到實(shí)際發(fā)生的極端冷事件，減少漏報(bào)的情況，對(duì)于提前做好防范措施具有重要意義。從均方誤差（MSE）來(lái)看，CNN-LSTM融合模型的MSE值為[具體MSE值1]，顯著低于線性回歸模型的[具體MSE值2]和ARIMA模型的[具體MSE值3]。均方誤差反映了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，MSE值越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近，模型的預(yù)測(cè)精度越高。這表明融合模型在預(yù)測(cè)極端冷事件的強(qiáng)度、氣溫等連續(xù)變量時(shí)，具有更高的準(zhǔn)確性。均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）的結(jié)果也進(jìn)一步驗(yàn)證了這一點(diǎn)。CNN-LSTM融合模型的RMSE值為[具體RMSE值1]，MAE值為[具體MAE值1]，均低于線性回歸模型和ARIMA模型。RMSE將平均平方誤差還原到和原始數(shù)據(jù)相同的量綱，使我們能更直觀地理解預(yù)測(cè)誤差的大小；MAE則更直觀地反映了預(yù)測(cè)誤差的實(shí)際平均大小。這些指標(biāo)的對(duì)比充分展示了融合模型在預(yù)測(cè)精度上的優(yōu)勢(shì)。在相關(guān)系數(shù)方面，CNN-LSTM融合模型與實(shí)際觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了[具體相關(guān)系數(shù)值1]，表明兩者之間存在較強(qiáng)的正線性相關(guān)關(guān)系，模型預(yù)測(cè)值能夠很好地跟隨真實(shí)值的變化趨勢(shì)。而線性回歸模型和ARIMA模型的相關(guān)系數(shù)分別為[具體相關(guān)系數(shù)值2]和[具體相關(guān)系數(shù)值3]，相對(duì)較低，說(shuō)明它們?cè)诓蹲綐O端冷事件的變化趨勢(shì)方面不如CNN-LSTM融合模型。在不同時(shí)間尺度上，CNN-LSTM融合模型也表現(xiàn)出了較好的預(yù)測(cè)能力。在短期預(yù)測(cè)（1-3天）中，融合模型的各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)均優(yōu)于線性回歸和ARIMA模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)極端冷事件在短期內(nèi)的發(fā)生概率和強(qiáng)度變化。在中期預(yù)測(cè)（4-10天）中，雖然預(yù)測(cè)難度有所增加，但融合模型依然保持了相對(duì)較高的預(yù)測(cè)精度，其準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)明顯高于傳統(tǒng)模型。在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)（10天以上）中，盡管面臨更大的不確定性，但融合模型通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)中長(zhǎng)時(shí)間序列特征的學(xué)習(xí)，在預(yù)測(cè)極端冷事件的長(zhǎng)期趨勢(shì)方面也具有一定的優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門(mén)制定長(zhǎng)期應(yīng)對(duì)策略提供有價(jià)值的參考。在不同區(qū)域的預(yù)測(cè)效果上，CNN-LSTM融合模型在高緯度地區(qū)，如西伯利亞?wèn)|部和蒙古高原，由于這些地區(qū)極端冷事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度相對(duì)較高，數(shù)據(jù)特征更為明顯，融合模型能夠充分學(xué)習(xí)到這些特征，因此預(yù)測(cè)效果較好，各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)均表現(xiàn)出色。在低緯度地區(qū)，如中國(guó)南方、日本南部和朝鮮半島南部，雖然極端冷事件發(fā)生頻率較低，但融合模型通過(guò)對(duì)多種氣象要素的綜合分析，以及對(duì)空間特征的有效提取，依然能夠準(zhǔn)確地捕捉到極端冷事件發(fā)生的信號(hào)，在這些地區(qū)的預(yù)測(cè)精度也明顯高于傳統(tǒng)模型。4.4模型不確定性分析在基于深度學(xué)習(xí)的東亞極端冷事件預(yù)測(cè)中，模型不確定性分析是評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性的