2022/11/22- 分享人:刘臻晨
发布时间: 2022-11-21



个人简介

刘臻晨,博士后,主攻全球季节尺度极端高温干旱事件研究,利用多种机器学习框架进行事件识别、模态分型、可解释性统计模拟以及多尺度预测等相关工作。


报告摘要

全球各地的高温干旱成因各异、影响途径复杂,包括但不限异常的大尺度环流和遥相关型、热带海洋异常及其激发的波列、登陆台风的减少、干旱发展过程中与土水密切相关的陆气耦合作用,以及近年广为关注的沿海地区的海洋热浪等,且存在明显的地理和季节差异。然而,它们在局地动力异常上也存在共性,即是增强的动力下沉和常常伴随的中低层反气旋。尽管关于致旱致热的局地动力成因已是常识,但仍有两个有趣但有待解决的问题:1)是否高温干旱的水文气候特征能直接用大气动力异常进行重建。2)不同形式动力异常在场次高温干旱重建中的具体贡献又如何。为此,本研究针对三维点簇聚类算法识别所得的全球高温干旱事件,借助XGBoost可解释性模型,利用三种形式的大气动力变量(垂直速度、相对涡度、水平散度),重建极端高温干旱时的降水、气温、表层土水的空间分布,尝试量化动力因子的致旱致热贡献,探索全球纬向分布律。所得成果可为全球干旱监测和预测工具研发提供理论基础。该工作目前以“Global-scale Interpretable Drought Reconstruction Utilizing Anomalies of Atmospheric Dynamics”为题发表在《Journal of Hydrometeorology》期刊上,链接为 https://doi.org/10.1175/JHM-D-22-0006.1 。

  


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