近日，我室一篇题为“基于机器学习订正模型的未来百年全球海表温度预估研究”的论文在中文期刊气候变化研究快报发表。该论文的第一作者是团队的本科生匡志远，我室主任董昌明教授是指导老师之一。
该论文主要利用自然资源部第一海洋研究所第二代地球系统模式FIO-ESM v2.0的历史时期模拟的全球平均海表面温度以及观测数据，采用集合经验模态分解（EEMD）和后向传播神经网络（BPNN）相结合的订正模型，对历史时期模拟的全球海表面温度开展偏差订正。并基于建立的订正模型对SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5 三种典型浓度路径排放情景下的 2015~2100 年全球平均 SST 开展了预估订正。
这项成果的合作者是自然资源部第一海洋研究所区域海洋动力学与数值模拟功能实验室宋振亚研究员，这是董昌明教授团队和兄弟院校在人工智能海洋学领域成功的合作。
