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从统计预测到深度学习: 我对短期气候预测技术变化的认知与理解
编号：77
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更新：2025-03-26 14:09:41 浏览：4次
特邀报告
报告开始：2025年04月18日 13:50（Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会场：[S1-5] 专题1.5 东亚季风短期气候预测及机理 [S1-5] 专题1.5 东亚季风短期气候预测及机理
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摘要
在国家气候中心的气候预测业务领域，在2000年以后，预测技术潮流已经经历了从传统经验统计到动力模式的误差订正、统计降尺度，再次到多模式集合、而后到机器学习和深度学习的多次转变，而且这些转变非常剧烈。本人自2009年开始制作经验预测方法，而后经历了多模式解释应用集成预测系统（MODES）的研发和向省级推广，而后在机器学习和深度学习方面做了多年的探索。本项报告讲述了本人在各类预测方法的理解，并介绍了本人在各类技术阶段的一些具体工作。
关键词
短期气候预测,降尺度,统计方法,机器学习
报告人
刘长征
研究员 国家气候中心稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
04月17日
2025
至04月20日
2025
-
04月03日 2025
初稿截稿日期
-
04月20日 2025
注册截止日期
主办单位
中国科学院大气物理研究所
承办单位
中国科学院大气物理研究所
联系方式
- 皇甫静亮
- hf******@mail.iap.ac.cn
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