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近日，課題組碩士生陶盛恩在ENSO預測方面的研究工作" Multi-Scale Spatial Features and Temporal Attention Mechanisms: Advancing the Accuracy of ENSO Prediction"被國際期刊 Intelligent Marine Technology and Systems 接收。

海洋觀測技術的指數級發展促進了大量時間序列數據的積累，這些數據對海洋氣象預測至關重要。觀測到的現象中，厄爾尼諾 - 南方濤動（ENSO）尤為重要，它是全球海洋大氣相互作用中的關鍵決定因素，其嚴重表現會導致極端氣象條件，因此精確預測ENSO具有重要的意義。

當前的預測模型主要依賴于動態模型和統計方法；然而，ENSO事件的復雜多方面的時空動態經常妨礙了這些傳統方法的準確性。當前研究工作中缺少對于海洋數據中長期依賴性的探索，同時，當前研究工作缺少對時空數據中導出空間信息的不充分整合。

為了解決上述問題，這篇論文引入了一個全新的的ENSO預測框架，將多尺度空間特征與時間注意力機制相結合，增強了對長時間段數據的保留，同時優化了空間信息的利用。通過對全球海洋數據同化系統數據集進行的初步分析，證明了所提出方法的有效性，特別是在長期預測方面性能優異。本工作的源代碼和數據集可以在 https://github.com/tse1998/ENSO-prediction 獲取

Intelligent Marine Technology and Systems（中文名稱《智能海洋技術與系統》）是由中國海洋大學與嶗山實驗室聯合主辦的英文學術期刊，全角度涵蓋“人工智能-海洋科學與技術”研究領域，包含海洋人工智能和海洋大數據、海洋環境感知、海洋裝備及工程等三大學科領域，致力于創辦人工智能與海洋技術交叉研究領域國際一流學術期刊。