人工智能可提前一年半预测厄尔尼诺

（新闻播报员张梦然报道）近日，英国《自然》杂志发表了一项引人注目的研究成果，该成果揭示了人工智能（AI）在预测厄尔尼诺事件中的巨大潜力。据报告，韩国科学家已成功研发出一种深度学习方法，可提前一年半准确预测厄尔尼诺事件的发生，这一发现打破了长期以来的预测难题。

厄尔尼诺现象是地球上最具影响力的气候现象之一，随着全球气候变暖，其发生的频率也在逐渐上升。这种现象主要发生在太平洋东部和中部地区，其极端气候影响对当地生态系统造成了巨大的破坏。尽管科学家努力研究其背后的复杂机制，但关于全球变暖对厄尔尼诺事件具体影响的认识仍不清晰，长期准确预测这一事件一直是一项艰巨的任务。传统的气候预测方法很难提供超过一年的准确预测。

韩国全南国立大学的研究团队通过深度学习的力量成功攻克了这一难题。他们利用涵盖近两个世纪的历史气候数据，包括从1871年至1973年的记录以及大量的厄尔尼诺事件模拟数据，对模型进行了严格的训练和优化。在历经长时间的研究后，该模型通过在测试时段即1984年至2017年的表现展示出了其预测的高精准度。这一方法不仅可以提前一年半进行准确预测，而且能够根据数据分析判断某一厄尔尼诺事件将在太平洋的哪个部位爆发（中部或东部），以及事件发生前海面温度的变化情况。这项研究的发现意义重大。因为厄尔尼诺事件的发生对全球气候灾害具有预兆作用，因此其监测已成为气候预测的关键环节之一。这项新技术将帮助及相关机构制定应对厄尔尼诺事件的策略和政策，为全球的防灾减灾工作带来实质性的进步。这项深度学习方法的应用不仅体现了人工智能的巨大潜力，也为全球气候预测开辟了新的可能性。