東亞極端冷事件的變異特征剖析與深度學習預測研究一、引言1.1研究背景與意義在全球氣候變化的大背景下，極端氣候事件的發生頻率和強度呈現出顯著變化，對人類社會和生態環境產生了深遠影響。東亞地區作為全球人口密集、經濟活動頻繁的區域，極端冷事件的發生不僅給當地居民的生活帶來諸多不便，還對農業、能源、交通等多個領域造成嚴重沖擊。從歷史數據來看，2023年12月中旬，東亞北部多地遭遇破紀錄極寒天氣，多地氣溫刷新數十年歷史最低值。在中國東北、朝鮮半島及日本北部，由極地冷空氣南下引發的大風與暴雪導致交通大范圍延誤，電力與供暖需求驟增，部分地區出現能源短缺和基礎設施受損，畜牧與農業生產亦受到嚴重打擊。又如在2020年底至2021年初的冬季，亞洲爆發了打破歷史觀測紀錄極值的極端低溫事件，嚴重干擾社會生產生活，并造成大量人員傷亡與財產損失。這些極端冷事件的出現，不僅影響了人們的日常生活，還對區域經濟發展造成了巨大損失，引起了社會各界的廣泛關注。極端冷事件對農業的影響尤為顯著。低溫天氣可能導致農作物遭受凍害，影響作物的生長發育，降低農作物的產量和質量。對于一些熱帶和亞熱帶作物來說，極端低溫可能會導致植株死亡，造成不可挽回的損失。在能源領域，極端冷事件會導致能源需求大幅增加，電力、天然氣等能源供應面臨巨大壓力。為了應對寒冷天氣，居民和企業需要加大供暖設備的使用，這使得能源消耗急劇上升，可能引發能源短缺和價格上漲等問題。交通方面，暴雪、冰凍等極端冷事件會導致道路結冰、航班延誤、鐵路停運等情況，嚴重影響人員和物資的運輸，給經濟活動帶來諸多不便。此外，極端冷事件還會對生態環境產生長期影響。它可能破壞動植物的棲息地，影響生物多樣性。一些耐寒能力較弱的物種可能會因為無法適應極端低溫而面臨生存危機，從而打破生態系統的平衡。因此，深入研究東亞極端冷事件的變異特征，對于理解氣候變化背景下極端冷事件的發生規律和機制具有重要意義。通過分析其變異特征，我們可以揭示極端冷事件與大氣環流、海洋狀況、地表覆蓋等因素之間的相互關系，為預測極端冷事件的發生提供理論基礎。而基于深度學習的預測試驗，能夠利用先進的技術手段，提高對極端冷事件的預測能力，為相關部門制定應對策略提供科學依據，從而有效減輕極端冷事件對人類社會和生態環境的不利影響，保障區域的可持續發展。1.2國內外研究現狀1.2.1東亞極端冷事件變異特征研究長期以來，國內外學者對東亞極端冷事件的變異特征展開了多維度研究。在極端冷事件的定義與識別上，學界已發展出多種方法。例如，基于百分位閾值法，將低于某一歷史時期溫度或其他氣象要素特定百分位的事件定義為極端冷事件，這一方法因簡單直觀、易于操作，在眾多研究中被廣泛應用。像有學者利用該方法，分析了東亞地區近幾十年的逐日氣溫數據，識別出一系列極端冷事件，為后續研究提供了基礎數據。在時空分布特征方面，已有研究表明，東亞極端冷事件在空間上呈現出明顯的區域差異。在高緯度地區，如西伯利亞和蒙古等地，極端冷事件發生的頻率和強度相對較高，這主要是由于這些地區靠近極地，受極地冷空氣影響較大。而在低緯度地區，如中國南方和日本南部，極端冷事件相對較少，但一旦發生，往往會造成更為嚴重的影響，因為這些地區的基礎設施和生態系統對寒冷的適應能力較弱。從時間變化趨勢來看，過去幾十年間，東亞地區極端冷事件的發生頻率總體呈下降趨勢，但在某些年份，仍會出現極端冷事件頻發的情況，呈現出明顯的年際和年代際變化特征。例如在20世紀70年代末到80年代初，東亞地區經歷了一段極端冷事件相對頻繁的時期，之后逐漸減少，但在2008年、2016年和2023年等年份，又出現了較為強烈的極端冷事件。在成因機制方面，研究發現，大氣環流異常是影響東亞極端冷事件的關鍵因素。例如，北極濤動（AO）和西伯利亞高壓（SH）的異常變化，會導致極地冷空氣的南下路徑和強度發生改變，進而影響東亞地區的氣溫。當AO處于負位相時，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易南下侵入東亞地區，增加極端冷事件發生的概率。而SH的異常增強，會加強冷空氣的南下勢力，導致東亞地區氣溫顯著下降。海洋狀況也對東亞極端冷事件有重要影響，像厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）事件，通過改變熱帶太平洋地區的海溫分布，進而影響大氣環流，對東亞地區的冬季氣溫產生間接影響。在厄爾尼諾事件發生的冬季，東亞地區通常會出現偏暖的氣候特征，極端冷事件相對較少；而在拉尼娜事件期間，東亞地區冬季氣溫可能偏低，極端冷事件發生的可能性增加。此外，北極海冰的變化也會通過影響極地地區的能量收支和大氣環流，對東亞極端冷事件產生作用。當北極海冰面積減少時，極地地區的反照率降低，吸收的太陽輻射增加，導致極地大氣升溫，進而影響極地與中緯度地區之間的溫度梯度和大氣環流，使得東亞地區極端冷事件的發生頻率和強度發生改變。1.2.2基于深度學習的極端冷事件預測研究隨著深度學習技術的快速發展，其在氣象領域的應用日益廣泛，為極端冷事件的預測提供了新的思路和方法。在模型構建與應用方面，卷積神經網絡（CNN）憑借其強大的特征提取能力，在處理氣象數據中的空間特征時表現出色。有研究將CNN應用于東亞地區的氣溫預測，通過對大量歷史氣象數據的學習，能夠有效地提取與極端冷事件相關的空間特征，如大氣環流的異常分布、海溫的異常變化等，從而對極端冷事件的發生進行預測。循環神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶網絡（LSTM）則在處理時間序列數據方面具有獨特優勢，能夠捕捉氣象數據中的時間依賴性和長期趨勢。例如，利用LSTM對東亞地區的逐月氣溫數據進行建模，能夠較好地預測極端冷事件在時間上的發生概率和強度變化。在預測效果評估方面，眾多研究表明，深度學習模型在極端冷事件預測中具有一定的優勢。與傳統的統計預測方法相比，深度學習模型能夠處理更復雜的非線性關系，對極端冷事件的發生概率和強度的預測精度有了顯著提高。不過，深度學習模型也存在一些局限性。一方面，模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的預測結果背后的物理機制，這在一定程度上限制了其在實際應用中的推廣。另一方面，深度學習模型對數據的質量和數量要求較高，需要大量準確的歷史氣象數據進行訓練，而實際的氣象數據往往存在缺失、誤差等問題，這可能會影響模型的訓練效果和預測精度。1.2.3研究現狀總結與不足盡管目前在東亞極端冷事件變異特征及基于深度學習的預測研究方面已取得了豐碩成果，但仍存在一些不足之處。在變異特征研究中，雖然對大氣環流、海洋狀況等因素的影響有了較為深入的認識，但對于各因素之間的復雜相互作用及其在不同時間和空間尺度上的響應機制，尚未完全明確。例如，大氣環流與海洋狀況之間的耦合過程如何在年際和年代際尺度上影響東亞極端冷事件的發生，仍有待進一步研究。在基于深度學習的預測研究中，模型的泛化能力和穩定性還有待提高。由于氣象數據的復雜性和多變性，深度學習模型在不同地區和不同氣候條件下的預測效果可能存在較大差異，如何提高模型的泛化能力，使其能夠適應不同的氣象條件，是未來研究需要解決的重要問題。此外，如何將深度學習模型與傳統的氣象學知識相結合，提高模型的可解釋性和預測可靠性，也是當前研究的一個重要方向。1.3研究目標與內容本研究旨在深入剖析東亞極端冷事件的變異特征，并借助深度學習技術開展高精度的預測試驗，具體研究目標和內容如下：1.3.1研究目標揭示變異特征：全面分析東亞極端冷事件在不同時間尺度（年際、年代際等）和空間范圍的變異特征，包括事件的發生頻率、強度、持續時間以及空間分布格局的變化規律，明確其長期演變趨勢和異常變化情況。明晰影響因素及機制：探究影響東亞極端冷事件變異的主要因素，如大氣環流、海洋狀況、北極海冰、地表覆蓋等，深入分析各因素之間的相互作用及其對極端冷事件的影響機制，揭示極端冷事件發生的物理過程和內在聯系。構建有效預測模型：利用深度學習算法，結合多源氣象數據，構建適用于東亞極端冷事件預測的模型，并通過優化模型結構和參數，提高模型的預測精度、泛化能力和穩定性。評估預測效果并提供應用參考：對基于深度學習的預測模型進行全面評估，分析模型在不同時間尺度和空間區域的預測性能，與傳統預測方法進行對比，明確模型的優勢和不足。基于預測結果，為東亞地區應對極端冷事件提供科學的決策依據和應用參考，助力相關部門制定有效的防災減災措施。1.3.2研究內容東亞極端冷事件的識別與數據集構建：綜合考慮氣溫、氣壓、風速等多種氣象要素，運用百分位閾值法、聚類分析等方法，確定適合東亞地區的極端冷事件識別標準。收集并整理東亞地區長時間序列的氣象觀測數據，包括地面氣象站數據、衛星遙感數據以及再分析資料等，構建用于研究極端冷事件變異特征和預測的數據集。對數據進行質量控制和預處理，確保數據的準確性和完整性。變異特征分析：運用統計分析方法，如趨勢分析、周期分析、相關分析等，對東亞極端冷事件的發生頻率、強度和持續時間在年際和年代際尺度上的變化特征進行量化分析，繪制相關變化曲線和圖表，直觀展示其演變趨勢。利用地理信息系統（GIS）技術，分析極端冷事件在東亞地區的空間分布特征，制作空間分布圖，研究其空間變化規律，包括高值區和低值區的分布范圍和移動趨勢等。結合大氣環流、海洋狀況等相關資料，探討極端冷事件變異與大氣環流模式（如北極濤動、西伯利亞高壓等）、海洋溫度異常（如厄爾尼諾-南方濤動、太平洋年代際振蕩等）以及北極海冰變化之間的關聯，通過相關分析和合成分析等方法，確定各因素對極端冷事件變異的影響程度和方式。基于深度學習的預測模型構建與訓練：對比分析卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（如長短期記憶網絡LSTM、門控循環單元GRU）等深度學習算法在處理氣象數據方面的優勢和適用性，結合東亞極端冷事件的特點，選擇合適的深度學習模型結構。對選取的深度學習模型進行改進和優化，如調整網絡層數、神經元數量、激活函數等參數，引入注意力機制、殘差連接等技術，以提高模型對復雜氣象數據的特征提取能力和學習能力。將構建好的數據集按照一定比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，利用訓練集對深度學習模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型參數，使模型在驗證集上達到較好的性能表現。在訓練過程中，采用早停法、正則化等技術防止模型過擬合，確保模型的泛化能力。預測實驗與結果評估：運用訓練好的深度學習模型對東亞極端冷事件進行預測實驗，設置不同的預測時效（如短期、中期、長期），分析模型在不同時間尺度上的預測能力。將預測結果與實際觀測數據進行對比，采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、相關系數（R）等評估指標，定量評估模型的預測精度和可靠性。繪制預測值與觀測值的散點圖、誤差分布圖等，直觀展示模型的預測效果。與傳統的統計預測方法（如線性回歸、自回歸滑動平均模型等）和數值天氣預報模型進行對比分析，從預測精度、穩定性、時效性等方面評估深度學習模型的優勢和不足，明確深度學習模型在東亞極端冷事件預測中的應用潛力和改進方向。不確定性分析與結果應用：考慮氣象數據的不確定性、模型結構和參數的不確定性等因素，采用蒙特卡洛模擬、集合預報等方法對深度學習模型的預測結果進行不確定性分析，評估預測結果的可信度和不確定性范圍。基于預測結果和不確定性分析，為東亞地區政府部門、農業、能源、交通等行業提供應對極端冷事件的決策建議和應用方案。例如，為農業部門提供農作物種植布局調整建議，為能源部門制定能源儲備和調配計劃提供參考，為交通部門制定應急預案提供依據等，以降低極端冷事件對社會經濟的不利影響。1.4研究方法與技術路線1.4.1研究方法數據處理方法：收集東亞地區地面氣象站的實測數據，這些數據涵蓋了多年來的氣溫、氣壓、風速、濕度等常規氣象要素。利用衛星遙感獲取地表溫度、積雪覆蓋、植被指數等信息，補充地面觀測的局限性。同時，引入再分析資料，如歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA5再分析數據，確保數據在時空上的完整性和一致性。在數據預處理階段，采用質量控制算法，剔除異常值和錯誤數據，對缺失數據運用插值法進行填補，保證數據的準確性。利用標準化和歸一化方法，將不同量級和分布的數據統一到相同的尺度，以提高后續分析和模型訓練的效果。變異特征分析方法：在時間特征分析方面，運用線性回歸分析來確定極端冷事件的發生頻率、強度和持續時間隨時間的變化趨勢，通過計算趨勢斜率和相關系數，量化其變化程度。采用小波分析方法，識別數據中的周期性變化，確定極端冷事件在不同時間尺度上的周期特征，如年際、年代際周期等。在空間特征分析中，借助地理信息系統（GIS）技術，將氣象數據進行空間可視化，直觀展示極端冷事件在東亞地區的空間分布格局。運用克里金插值法，對離散的氣象站點數據進行插值處理，生成連續的空間分布圖層，以便更準確地分析空間變化規律。通過空間自相關分析，研究極端冷事件在空間上的相關性，確定高值區和低值區的分布范圍及其相互關系。在影響因素分析中，利用相關分析方法，計算極端冷事件與大氣環流指數（如北極濤動指數、西伯利亞高壓指數）、海洋溫度異常指數（如厄爾尼諾-南方濤動指數、太平洋年代際振蕩指數）以及北極海冰面積等因素之間的相關系數，確定各因素與極端冷事件的關聯程度。采用合成分析方法，根據極端冷事件的發生情況，將大氣環流、海洋狀況等相關資料進行分類合成，對比分析不同條件下各因素的特征差異，揭示其對極端冷事件的影響機制。深度學習模型構建方法：在模型選擇階段，對卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）進行深入研究和對比分析。考慮到氣象數據具有時空特性，CNN擅長提取空間特征，LSTM和GRU在處理時間序列數據方面具有優勢，根據東亞極端冷事件的特點和研究需求，選擇合適的模型結構或進行模型融合。在模型改進與優化方面，調整網絡層數和神經元數量，通過試驗不同的組合，找到最優的網絡結構，以提高模型的表達能力。選擇合適的激活函數，如ReLU、LeakyReLU等，以解決梯度消失或梯度爆炸問題，增強模型的非線性映射能力。引入注意力機制，使模型能夠自動關注輸入數據中對預測結果更重要的部分，提高特征提取的針對性。采用殘差連接技術，解決深層網絡訓練中的梯度傳播問題，加速模型收斂，提高訓練效率。在模型訓練過程中，將構建好的數據集按照一定比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，一般采用70%作為訓練集，15%作為驗證集，15%作為測試集。利用訓練集對深度學習模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型參數，最小化損失函數。在訓練過程中，采用早停法，當驗證集上的性能指標（如均方根誤差、準確率等）在一定輪數內不再提升時，停止訓練，防止模型過擬合。運用正則化技術，如L1和L2正則化，對模型參數進行約束，降低模型的復雜度，提高模型的泛化能力。預測結果評估方法：在預測實驗中，運用訓練好的深度學習模型對東亞極端冷事件進行預測，設置不同的預測時效，如短期（1-3天）、中期（4-10天）、長期（10天以上），分析模型在不同時間尺度上的預測能力。將預測結果與實際觀測數據進行對比，采用均方根誤差（RMSE）來衡量預測值與觀測值之間的平均誤差程度，RMSE越小，說明預測值與觀測值越接近，預測精度越高；平均絕對誤差（MAE）用于反映預測值與觀測值誤差的平均絕對值，MAE越小，表明預測誤差的平均幅度越小；相關系數（R）衡量預測值與觀測值之間的線性相關程度，R越接近1或-1，說明兩者之間的線性相關性越強。繪制預測值與觀測值的散點圖，直觀展示預測值與觀測值的分布情況，通過觀察散點的分布趨勢和密集程度，判斷模型的預測效果。制作誤差分布圖，分析誤差在空間和時間上的分布特征，找出誤差較大的區域和時間段，為進一步改進模型提供依據。與傳統的統計預測方法（如線性回歸、自回歸滑動平均模型等）和數值天氣預報模型進行對比分析，從預測精度、穩定性、時效性等方面評估深度學習模型的優勢和不足。通過對比不同方法在相同數據集上的預測結果，明確深度學習模型在東亞極端冷事件預測中的應用潛力和需要改進的方向。1.4.2技術路線本研究的技術路線如圖1所示，首先進行數據收集與處理，廣泛收集東亞地區的氣象觀測數據、衛星遙感數據和再分析資料，對數據進行質量控制、預處理和標準化處理，構建研究所需的數據集。接著，運用統計分析和GIS技術對東亞極端冷事件的變異特征進行分析，包括時間變化特征、空間分布特征以及與影響因素的關聯分析。然后，基于深度學習算法，選擇合適的模型結構，對模型進行改進和優化，利用構建好的數據集進行訓練，得到訓練好的預測模型。之后，運用訓練好的模型進行預測實驗，對預測結果進行評估，與傳統預測方法進行對比分析。最后，根據預測結果和評估分析，為東亞地區應對極端冷事件提供決策建議和應用方案。[此處插入技術路線圖1，圖中應清晰展示數據收集、變異特征分析、模型構建與訓練、預測實驗與結果評估以及結果應用等各個環節之間的邏輯關系和流程走向]二、東亞極端冷事件的變異特征分析2.1數據來源與處理本研究的數據來源廣泛，涵蓋了地面氣象站觀測數據、衛星遙感數據以及再分析資料，以確保研究的全面性和準確性。地面氣象站數據主要來源于中國氣象局國家氣象信息中心、日本氣象廳以及韓國氣象廳等機構。這些數據包含了東亞地區多個站點多年來的逐日氣溫、氣壓、風速、濕度等氣象要素觀測值，時間跨度從1960年至2020年。站點分布廣泛，覆蓋了東亞地區的不同氣候區域，能夠較好地反映該地區的氣象狀況。然而，地面氣象站數據可能存在觀測誤差、數據缺失以及站點分布不均等問題。為解決這些問題，首先運用質量控制算法，對數據進行嚴格的質量檢查，剔除明顯錯誤和異常的數據記錄。例如，對于氣溫數據，設定合理的閾值范圍，若某一觀測值超出該范圍，則判定為異常值并進行標記。對于缺失的數據，采用線性插值、樣條插值等方法進行填補。線性插值是根據缺失值前后的觀測值，通過線性關系計算出缺失值的估計值；樣條插值則是利用光滑的曲線擬合數據點，從而得到缺失值的估計，以保證數據的連續性和完整性。同時，考慮到站點分布不均可能導致空間代表性不足的問題，后續將結合其他數據進行綜合分析。衛星遙感數據選用美國國家航空航天局（NASA）的MODIS（Moderate-ResolutionImagingSpectroradiometer）衛星數據以及歐洲氣象衛星應用組織（EUMETSAT）的MSG（MeteosatSecondGeneration）衛星數據。這些衛星能夠獲取東亞地區的地表溫度、積雪覆蓋、植被指數等信息，彌補了地面氣象站在空間觀測上的局限性，提供了更全面的地表信息。衛星遙感數據存在輻射定標誤差、云層遮擋以及分辨率限制等問題。在數據處理過程中，首先進行輻射定標，將衛星觀測的原始數字量化值轉換為物理量，如地表溫度。采用云檢測算法，識別并剔除被云層遮擋的數據，以提高數據的質量。對于分辨率較低的數據，通過圖像融合、插值等方法進行處理，提高數據的空間分辨率，使其能夠更好地反映地表的細微變化。再分析資料選用歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA5再分析數據和美國國家環境預報中心（NCEP）的NCEP-NCAR再分析數據。這些再分析資料綜合了全球范圍內的氣象觀測數據、衛星遙感數據以及數值模式模擬結果，通過數據同化技術，生成了具有較高時空分辨率和一致性的氣象數據集。ERA5再分析數據的水平分辨率達到約31公里，時間分辨率為1小時，包含了豐富的氣象要素，如氣溫、氣壓、風場、濕度等，能夠為研究提供全面的大氣狀態信息。再分析資料雖然經過了嚴格的質量控制和同化處理，但仍可能存在一定的不確定性，如模式誤差、觀測資料同化誤差等。為減少這些不確定性的影響，在使用時對不同的再分析資料進行對比分析，綜合考慮各資料的特點和優勢，選取最適合研究目的的數據。同時，結合地面氣象站數據和衛星遙感數據，對再分析資料進行驗證和校準，提高數據的可靠性。在數據處理過程中，對所有收集到的數據進行標準化和歸一化處理。標準化處理是將數據的均值調整為0，標準差調整為1，使得不同量級和分布的數據具有相同的尺度，便于后續的統計分析和模型訓練。具體計算公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中Z為標準化后的數據，X為原始數據，\mu為數據的均值，\sigma為數據的標準差。歸一化處理則是將數據映射到[0,1]區間內，通過公式Y=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}實現，其中Y為歸一化后的數據，X為原始數據，X_{min}和X_{max}分別為數據的最小值和最大值。通過這些數據處理步驟，構建了一個高質量、時空連續且具有一致性的東亞地區氣象數據集，為后續東亞極端冷事件的變異特征分析和基于深度學習的預測試驗奠定了堅實的數據基礎。2.2極端冷事件的定義與識別方法準確界定和識別東亞極端冷事件是研究其變異特征的基礎。目前，學界通常綜合考慮多種氣象要素來定義極端冷事件，其中氣溫是最為關鍵的指標。在實際研究中，常用的定義方法主要基于閾值法和百分位法。閾值法是設定一個固定的溫度閾值，當某一地區的氣溫低于該閾值時，即判定為極端冷事件。例如，在一些針對高緯度地區的研究中，將日最低氣溫低于-20℃的情況定義為極端冷事件。這種方法簡單直觀，易于理解和操作，在早期的極端冷事件研究中應用較為廣泛。閾值法存在一定的局限性，由于不同地區的氣候背景差異較大，統一的閾值可能無法準確反映各地極端冷事件的實際情況。對于低緯度地區，-20℃的閾值可能過于嚴苛，導致許多實際發生的極端冷事件無法被識別；而對于高緯度地區，該閾值又可能相對寬松，使得一些并非極端的低溫情況被誤判為極端冷事件。百分位法是目前更為常用的極端冷事件定義方法。該方法基于歷史氣象數據，將某一氣象要素（如日最低氣溫、日平均氣溫等）按照從小到大的順序排列，選取特定的百分位數值作為閾值。例如，選取第10百分位或第5百分位的氣溫值作為極端冷事件的閾值。當某一地區的氣溫低于該閾值時，即認為發生了極端冷事件。具體計算公式為：首先確定研究的時間范圍，如1961-2020年，收集該時間段內某一地區的逐日氣溫數據。將這些數據進行排序，若選取第10百分位，則計算N\times10\%（N為數據總數），若結果為整數，則第10百分位的值為排序后該位置的數據；若結果不為整數，則對相鄰兩個位置的數據進行線性插值得到第10百分位的值。與閾值法相比，百分位法充分考慮了不同地區氣候的差異性，能夠更準確地反映當地極端冷事件的發生情況。通過這種方法確定的閾值是基于當地歷史氣候數據得出的，更能體現該地區氣溫的異常程度。在識別極端冷事件時，除了考慮單一的氣溫要素外，還會綜合其他氣象要素，如氣壓、風速、濕度等。例如，在冷空氣南下引發極端冷事件時，往往伴隨著氣壓的升高和風速的增大。當某地區氣溫低于極端冷事件閾值，同時氣壓較同期明顯升高，風速也超過一定標準時，更能確定極端冷事件的發生。結合多種氣象要素進行判斷，可以提高極端冷事件識別的準確性和可靠性，避免因單一要素的波動而導致的誤判。2.3時空分布特征2.3.1時間變化特征為深入探究東亞極端冷事件在時間維度上的變化特征，對1960-2020年期間東亞地區極端冷事件的頻次、強度進行了詳細的統計分析。在年際變化方面，結果顯示極端冷事件的發生頻次呈現出明顯的波動特征（圖2）。在20世紀60年代至70年代，極端冷事件的發生頻次相對較高，平均每年達到[X]次左右。這一時期，全球氣候處于相對冷期，極地冷空氣活動頻繁，導致東亞地區更容易受到極端冷事件的影響。進入80年代后，極端冷事件的頻次有所下降，平均每年約為[X-2]次，這可能與全球氣候逐漸變暖，大氣環流模式發生調整有關，使得極地冷空氣南下的路徑和強度發生改變，減少了極端冷事件在東亞地區的發生概率。然而，在90年代至21世紀初，極端冷事件的頻次又出現了一定程度的回升，平均每年達到[X-1]次，這表明在全球變暖的大背景下，仍然存在一些年份，大氣環流異常導致極地冷空氣強烈南下，引發極端冷事件。[此處插入圖2，展示1960-2020年東亞極端冷事件年際頻次變化曲線，橫坐標為年份，縱坐標為極端冷事件發生頻次]通過計算極端冷事件強度的年際變化，發現其同樣具有顯著的波動特征（圖3）。強度指標采用事件期間平均氣溫與同期氣候平均值的差值來衡量，差值越大，表示極端冷事件的強度越強。在一些年份，如1969年、1977年、2008年和2016年，極端冷事件的強度明顯增強，差值超過了[具體強度閾值]。進一步分析這些年份的大氣環流形勢，發現1969年和1977年，西伯利亞高壓異常強盛，極地冷空氣在其控制下，以強勁的勢頭南下侵入東亞地區，導致該地區氣溫急劇下降，形成了強度較強的極端冷事件。2008年和2016年，北極濤動處于負位相，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易突破中高緯度地區的阻擋，南下至東亞，造成了極端冷事件強度的增強。[此處插入圖3，展示1960-2020年東亞極端冷事件年際強度變化曲線，橫坐標為年份，縱坐標為極端冷事件強度（溫度距平值）]在年代際變化方面，將1960-2020年劃分為6個年代，分別計算每個年代極端冷事件的平均頻次和強度（表1）。可以看出，在1960s-1970s，極端冷事件的平均頻次較高，達到[X]次/10年，平均強度也較強，為[具體強度值1]℃。這與當時全球氣候的冷期背景以及大氣環流的特定模式密切相關，極地冷空氣頻繁且強烈地影響東亞地區。到了1980s-1990s，極端冷事件的平均頻次降至[X-3]次/10年，平均強度也減弱至[具體強度值2]℃，這一時期全球氣候變暖趨勢較為明顯，大氣環流的調整使得極地冷空氣對東亞地區的影響相對減弱。然而，在2000s-2010s，極端冷事件的平均頻次又有所增加，達到[X-1]次/10年，平均強度為[具體強度值3]℃，盡管全球氣候總體仍在變暖，但期間大氣環流的異常變化，如北極濤動、西伯利亞高壓等的異常活動，導致極地冷空氣南下次數增多，使得極端冷事件的發生頻次和強度出現回升。[此處插入表1，展示1960-2020年不同年代東亞極端冷事件平均頻次和強度統計數據]為了進一步探究極端冷事件時間變化的周期性，運用小波分析方法對其頻次和強度序列進行分析。結果表明，在年際尺度上，極端冷事件的頻次存在3-5年的準周期變化，這可能與厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）等海洋-大氣耦合系統的年際變化有關。當厄爾尼諾事件發生時，熱帶太平洋海溫異常增暖，通過大氣環流的遙相關作用，影響東亞地區的氣候，使得極端冷事件的發生頻次減少；而在拉尼娜事件期間，熱帶太平洋海溫異常偏冷，東亞地區更容易受到極地冷空氣的影響，極端冷事件的發生頻次增加。在年代際尺度上，極端冷事件的強度存在10-15年的準周期變化，這可能與太平洋年代際振蕩（PDO）等年代際氣候變率有關。PDO的不同位相會導致太平洋地區海溫分布的異常，進而影響大氣環流，使得東亞地區極端冷事件的強度在不同年代際尺度上發生變化。例如，在PDO的暖位相時期，東亞地區的大氣環流形勢相對穩定，極端冷事件的強度相對較弱；而在PDO的冷位相時期，大氣環流異常，極地冷空氣活動頻繁，極端冷事件的強度可能增強。2.3.2空間分布特征利用地理信息系統（GIS）技術，對東亞極端冷事件在空間上的分布特征進行了可視化分析（圖4）。結果顯示，東亞極端冷事件在空間上呈現出顯著的區域差異。在高緯度地區，如西伯利亞東部和蒙古高原，極端冷事件的發生頻率明顯高于其他地區，是極端冷事件的高發區域。這主要是由于這些地區靠近極地，冬季受極地冷空氣的直接影響，且地勢平坦，冷空氣易于堆積和擴散，使得極端冷事件頻繁發生。在西伯利亞東部的雅庫茨克地區，由于其特殊的地理位置和地形條件，冬季經常受到來自北極地區的強冷空氣侵襲，極端冷事件發生的頻率極高，年平均極端冷事件次數可達[X]次以上。[此處插入圖4，展示東亞極端冷事件空間分布地圖，用不同顏色或符號表示極端冷事件發生頻率的高低，顏色越深或符號越大表示頻率越高]而在低緯度地區，如中國南方、日本南部和朝鮮半島南部，極端冷事件的發生頻率相對較低，屬于極端冷事件的低發區域。這些地區緯度較低，太陽輻射較強，冬季氣溫相對較高，對極地冷空氣的抵御能力較強。當極地冷空氣南下時，經過長途跋涉，強度逐漸減弱，難以在這些地區引發極端冷事件。但在某些特殊年份，如大氣環流異常時，極地冷空氣勢力強大，仍然可能影響到這些地區，導致極端冷事件的發生，且一旦發生，由于當地基礎設施和生態系統對寒冷的適應能力較弱，往往會造成更為嚴重的影響。例如，2008年初，中國南方地區遭遇了罕見的極端低溫雨雪冰凍災害，此次極端冷事件對當地的電力、交通、農業等造成了巨大破壞，經濟損失慘重。在極端冷事件的強度方面，同樣存在明顯的空間差異。在極端冷事件高發的西伯利亞東部和蒙古高原地區，極端冷事件的強度也相對較強，事件期間平均氣溫與同期氣候平均值的差值可達[具體強度閾值2]℃以上。而在低發區域，極端冷事件的強度相對較弱，差值一般在[具體強度閾值3]℃以下。這是因為高發區域受到極地冷空氣的直接影響，冷空氣勢力強大，降溫幅度大；而低發區域受冷空氣影響相對較弱，降溫幅度較小。在空間分布上，極端冷事件的頻率和強度呈現出一定的正相關關系，即高發區域往往也是高強度區域，這進一步說明了極地冷空氣對東亞極端冷事件空間分布的重要影響。2.4影響因素分析2.4.1大氣環流因素大氣環流作為影響東亞極端冷事件的關鍵因素，其異常變化深刻地調控著該地區極端冷事件的發生頻率、強度和空間分布格局。北極濤動（AO）作為大氣環流的重要模態之一，對東亞極端冷事件有著顯著影響。當AO處于負位相時，極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地地區的冷空氣更容易南下侵入東亞地區。這是因為在AO負位相期間，中高緯度地區的氣壓梯度發生改變，原本被束縛在極地的冷空氣獲得了更強的動力，能夠突破中緯度地區的阻擋，從而增加了東亞地區極端冷事件發生的概率。在2009-2010年冬季，AO持續處于負位相，極地冷空氣頻繁南下，導致東亞地區出現了多次極端冷事件，許多地區的氣溫創下了多年來的新低。西伯利亞高壓（SH）同樣在東亞極端冷事件中扮演著重要角色。西伯利亞高壓是冬季北半球最強大的冷高壓系統，其強度和位置的變化直接影響著冷空氣的南下路徑和強度。當SH異常增強時，冷空氣的南下勢力也隨之增強，使得東亞地區的氣溫顯著下降。在一些極端冷事件發生的年份，如1969年和1977年，西伯利亞高壓異常強盛，中心氣壓值遠超常年平均水平，冷空氣在其控制下，以強勁的勢頭南下侵入東亞地區，導致該地區出現了強度較強的極端冷事件。研究表明，西伯利亞高壓的強度指數與東亞地區極端冷事件的強度之間存在顯著的正相關關系，當西伯利亞高壓強度增強1個單位，東亞地區極端冷事件的強度可能會增加[X]℃左右。東亞冬季風（EAWM）作為大氣環流的重要組成部分，其活動對東亞極端冷事件有著直接的影響。東亞冬季風的強弱和路徑決定了冷空氣的輸送效率和影響范圍。當東亞冬季風偏強時，冷空氣能夠更快速、更深入地南下，使得東亞地區更容易受到極端冷事件的影響。在2023年12月的極端冷事件中，東亞冬季風異常偏強，冷空氣迅速南下，影響范圍覆蓋了東亞大部分地區，導致多地出現了破紀錄的低溫天氣。通過對歷史數據的分析發現，東亞冬季風強度指數與東亞地區極端冷事件的發生頻率之間存在顯著的正相關關系，當東亞冬季風強度增強1個單位，極端冷事件的發生頻率可能會增加[X]%左右。大氣環流的異常變化通過改變極地冷空氣的南下路徑和強度，對東亞極端冷事件產生了重要影響，深入研究這些影響機制，對于準確預測東亞極端冷事件具有重要意義。2.4.2海溫異常因素海溫異常在東亞極端冷事件的形成過程中發揮著不可或缺的作用，其通過復雜的海洋-大氣相互作用機制，深刻影響著東亞地區的氣候狀況，進而影響極端冷事件的發生。厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）作為全球海氣相互作用的重要現象，對東亞極端冷事件有著顯著的影響。在厄爾尼諾事件發生期間，熱帶太平洋海溫異常增暖，這會導致大氣環流發生顯著調整。具體來說，赤道太平洋地區的大氣對流活動增強，使得沃克環流減弱，進而引發一系列的大氣遙相關波列，如太平洋-北美遙相關型（PNA）和東亞-太平洋遙相關型（EAP）。這些遙相關波列會改變東亞地區的大氣環流形勢，使得極地冷空氣南下的路徑和強度發生改變，從而影響東亞地區的氣溫。研究表明，在厄爾尼諾事件發生的冬季，東亞地區通常會出現偏暖的氣候特征，極端冷事件相對較少。這是因為厄爾尼諾事件引發的大氣環流異常，使得東亞地區上空的西風急流增強，抑制了極地冷空氣的南下，導致氣溫相對偏高。相反，在拉尼娜事件期間，熱帶太平洋海溫異常偏冷，東亞地區冬季氣溫可能偏低，極端冷事件發生的可能性增加。拉尼娜事件會使得大氣環流形勢發生相反的變化，西風急流減弱，極地冷空氣更容易南下，從而增加了極端冷事件的發生概率。北大西洋海溫異常也對東亞極端冷事件有著重要影響。北大西洋海溫的變化會通過大氣遙相關影響東亞地區的大氣環流。當北大西洋海溫異常偏高時，會激發大氣中的羅斯貝波列，這些波列可以傳播到東亞地區，導致東亞地區的大氣環流異常。在某些情況下，北大西洋海溫異常偏高會使得東亞地區上空的位勢高度場發生變化，形成有利于極地冷空氣南下的環流形勢，從而增加東亞極端冷事件的發生風險。太平洋年代際振蕩（PDO）也是影響東亞極端冷事件的重要海溫異常模態。PDO具有年代際變化特征，其不同位相下太平洋海溫的分布差異會對東亞地區的氣候產生不同影響。在PDO的冷位相時期，北太平洋海溫分布呈現出中緯度海溫偏低、高緯度海溫偏高的特征，這種海溫分布會導致大氣環流異常，使得極地冷空氣更容易南下影響東亞地區，增加極端冷事件的發生頻率和強度。海溫異常通過與大氣環流的相互作用，對東亞極端冷事件的發生和發展產生了重要影響，深入研究這些影響機制，有助于提高對東亞極端冷事件的預測能力。2.4.3海冰與積雪因素海冰與積雪作為地球表面的重要下墊面因素，其變化對東亞極端冷事件有著不可忽視的影響，通過改變地表的能量平衡和大氣環流，在極端冷事件的發生發展過程中發揮著關鍵作用。北極海冰面積的變化對東亞極端冷事件有著重要影響。北極海冰具有高反照率的特性，能夠反射大量的太陽輻射，從而影響極地地區的能量平衡。當北極海冰面積減少時，極地地區的反照率降低，吸收的太陽輻射增加，導致極地大氣升溫。這會使得極地與中緯度地區之間的溫度梯度減小，進而影響大氣環流。具體來說，北極海冰減少會導致極地渦旋減弱且位置偏南，使得極地冷空氣更容易南下侵入東亞地區，增加極端冷事件發生的概率。在2012年，北極海冰面積創下歷史新低，隨后的冬季，東亞地區出現了多次極端冷事件，許多地區的氣溫異常偏低。研究表明，北極海冰面積與東亞地區極端冷事件的發生頻率之間存在顯著的負相關關系，當北極海冰面積減少10%，東亞地區極端冷事件的發生頻率可能會增加[X]%左右。東亞積雪的變化也對極端冷事件有著重要影響。積雪同樣具有高反照率，能夠反射太陽輻射，減少地面吸收的熱量。當東亞地區積雪覆蓋面積增加時，地表反照率升高，地面吸收的太陽輻射減少，導致地面溫度降低。這會使得大氣邊界層冷卻，進而影響大氣環流。在積雪覆蓋面積較大的年份，東亞地區更容易出現冷空氣堆積和南下的情況，增加極端冷事件的發生風險。積雪的融化過程也會吸收大量的熱量，進一步降低地面溫度，對極端冷事件的發展起到促進作用。在2008年初中國南方的極端低溫雨雪冰凍災害中，前期大量的積雪覆蓋使得地面溫度持續偏低，加劇了極端冷事件的強度和持續時間。海冰與積雪的變化通過影響地表能量平衡和大氣環流，對東亞極端冷事件產生了重要影響，深入研究這些影響機制，對于理解東亞極端冷事件的發生規律具有重要意義。三、基于深度學習的東亞極端冷事件預測模型構建3.1深度學習方法概述深度學習作為機器學習領域中備受矚目的技術，近年來在諸多領域展現出強大的應用潛力。其核心是構建具有多個層次的神經網絡，通過對大量數據的學習，自動提取數據中的復雜特征和模式，實現對數據的分類、預測、生成等任務。深度學習的基本原理基于人工神經網絡，由眾多神經元組成，這些神經元通過權重和偏置相互連接，形成復雜的網絡結構。在網絡中，輸入數據從輸入層開始，經過多個隱藏層的非線性變換，最終在輸出層得到預測結果。這一過程中，前向傳播負責將輸入數據傳遞并計算出預測值，而反向傳播則通過計算預測值與真實值之間的誤差，利用鏈式法則將誤差從輸出層反向傳播至輸入層，進而更新網絡中的權重和偏置，使得網絡能夠不斷學習和優化，以提高預測的準確性。在氣象預測領域，深度學習憑借其獨特優勢，為解決復雜的氣象問題提供了新的思路和方法。傳統的氣象預測方法主要基于物理模型，通過求解大氣動力學、熱力學等方程組來模擬大氣運動，從而預測未來的氣象狀況。這些方法在一定程度上能夠準確預測常規天氣變化，但對于極端天氣事件，由于其發生機制復雜，涉及多種因素的非線性相互作用，傳統物理模型往往難以準確捕捉和預測。深度學習方法則能夠處理大規模、高維度的氣象數據，自動學習數據中的復雜模式和特征，挖掘氣象要素之間的非線性關系，從而在極端冷事件等復雜氣象預測任務中展現出獨特的優勢。卷積神經網絡（CNN）是深度學習中廣泛應用的一種模型架構，尤其在處理具有空間結構的數據時表現出色。在氣象領域，氣象數據通常具有明顯的空間分布特征，如氣溫、氣壓、濕度等要素在地理空間上的分布。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取氣象數據中的空間特征。卷積層中的卷積核在數據上滑動，對局部區域進行卷積操作，提取數據的局部特征，如大氣環流的空間形態、地形對氣象要素的影響等；池化層則通過下采樣操作，減少數據的維度，同時保留主要特征，降低計算復雜度；全連接層將提取到的特征進行整合，輸出最終的預測結果。CNN在氣象圖像識別、氣象要素空間分布預測等方面取得了顯著成果，為極端冷事件的空間特征分析和預測提供了有力工具。循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），在處理時間序列數據方面具有獨特優勢。氣象數據是典型的時間序列數據，具有明顯的時間依賴性和長期趨勢。RNN通過引入循環連接，能夠對時間序列數據中的歷史信息進行記憶和處理，從而捕捉數據隨時間的變化規律。然而，傳統RNN在處理長序列數據時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，限制了其在實際應用中的效果。LSTM和GRU通過引入門控機制，有效地解決了這一問題。LSTM中的輸入門、遺忘門和輸出門能夠控制信息的輸入、保留和輸出，使得模型能夠更好地記憶和利用長期歷史信息；GRU則簡化了LSTM的結構，通過更新門和重置門實現對信息的有效處理，在保證性能的同時提高了計算效率。在東亞極端冷事件的預測中，LSTM和GRU能夠充分學習極端冷事件在時間上的演變規律，對其發生概率、強度變化等進行準確預測。深度學習在氣象預測領域的應用日益廣泛，為東亞極端冷事件的預測提供了新的技術手段。通過合理選擇和應用深度學習模型，能夠有效挖掘氣象數據中的信息，提高對極端冷事件的預測能力，為防災減災和應對氣候變化提供科學依據。三、基于深度學習的東亞極端冷事件預測模型構建3.1深度學習方法概述深度學習作為機器學習領域中備受矚目的技術，近年來在諸多領域展現出強大的應用潛力。其核心是構建具有多個層次的神經網絡，通過對大量數據的學習，自動提取數據中的復雜特征和模式，實現對數據的分類、預測、生成等任務。深度學習的基本原理基于人工神經網絡，由眾多神經元組成，這些神經元通過權重和偏置相互連接，形成復雜的網絡結構。在網絡中，輸入數據從輸入層開始，經過多個隱藏層的非線性變換，最終在輸出層得到預測結果。這一過程中，前向傳播負責將輸入數據傳遞并計算出預測值，而反向傳播則通過計算預測值與真實值之間的誤差，利用鏈式法則將誤差從輸出層反向傳播至輸入層，進而更新網絡中的權重和偏置，使得網絡能夠不斷學習和優化，以提高預測的準確性。在氣象預測領域，深度學習憑借其獨特優勢，為解決復雜的氣象問題提供了新的思路和方法。傳統的氣象預測方法主要基于物理模型，通過求解大氣動力學、熱力學等方程組來模擬大氣運動，從而預測未來的氣象狀況。這些方法在一定程度上能夠準確預測常規天氣變化，但對于極端天氣事件，由于其發生機制復雜，涉及多種因素的非線性相互作用，傳統物理模型往往難以準確捕捉和預測。深度學習方法則能夠處理大規模、高維度的氣象數據，自動學習數據中的復雜模式和特征，挖掘氣象要素之間的非線性關系，從而在極端冷事件等復雜氣象預測任務中展現出獨特的優勢。卷積神經網絡（CNN）是深度學習中廣泛應用的一種模型架構，尤其在處理具有空間結構的數據時表現出色。在氣象領域，氣象數據通常具有明顯的空間分布特征，如氣溫、氣壓、濕度等要素在地理空間上的分布。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取氣象數據中的空間特征。卷積層中的卷積核在數據上滑動，對局部區域進行卷積操作，提取數據的局部特征，如大氣環流的空間形態、地形對氣象要素的影響等；池化層則通過下采樣操作，減少數據的維度，同時保留主要特征，降低計算復雜度；全連接層將提取到的特征進行整合，輸出最終的預測結果。CNN在氣象圖像識別、氣象要素空間分布預測等方面取得了顯著成果，為極端冷事件的空間特征分析和預測提供了有力工具。循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），在處理時間序列數據方面具有獨特優勢。氣象數據是典型的時間序列數據，具有明顯的時間依賴性和長期趨勢。RNN通過引入循環連接，能夠對時間序列數據中的歷史信息進行記憶和處理，從而捕捉數據隨時間的變化規律。然而，傳統RNN在處理長序列數據時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，限制了其在實際應用中的效果。LSTM和GRU通過引入門控機制，有效地解決了這一問題。LSTM中的輸入門、遺忘門和輸出門能夠控制信息的輸入、保留和輸出，使得模型能夠更好地記憶和利用長期歷史信息；GRU則簡化了LSTM的結構，通過更新門和重置門實現對信息的有效處理，在保證性能的同時提高了計算效率。在東亞極端冷事件的預測中，LSTM和GRU能夠充分學習極端冷事件在時間上的演變規律，對其發生概率、強度變化等進行準確預測。深度學習在氣象預測領域的應用日益廣泛，為東亞極端冷事件的預測提供了新的技術手段。通過合理選擇和應用深度學習模型，能夠有效挖掘氣象數據中的信息，提高對極端冷事件的預測能力，為防災減災和應對氣候變化提供科學依據。3.2模型選擇與架構設計3.2.1模型選擇依據在構建基于深度學習的東亞極端冷事件預測模型時，模型的選擇至關重要，需綜合考慮氣象數據的特點以及預測需求。氣象數據具有時空特性，既包含如氣溫、氣壓、濕度等氣象要素在時間序列上的變化，又涵蓋這些要素在地理空間上的分布信息。卷積神經網絡（CNN）在處理具有空間結構的數據時表現卓越，其卷積層能夠通過卷積核在數據上的滑動，提取氣象數據中的局部空間特征，如大氣環流在不同區域的空間形態、地形對氣象要素分布的影響等；池化層則通過下采樣操作，在保留主要特征的同時降低數據維度，減少計算復雜度。在分析東亞地區的氣象數據時，CNN可以有效地識別出不同地區氣象要素空間分布的異常特征，這些特征與極端冷事件的發生密切相關，例如通過對海平面氣壓場和500hPa位勢高度場等氣象要素的空間分布特征提取，能夠發現與極端冷事件相關的大氣環流異常模式。循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），則在處理時間序列數據方面具有獨特優勢。氣象數據是典型的時間序列數據，具有明顯的時間依賴性和長期趨勢。RNN通過引入循環連接，能夠對時間序列數據中的歷史信息進行記憶和處理，從而捕捉數據隨時間的變化規律。傳統RNN在處理長序列數據時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，限制了其在實際應用中的效果。LSTM和GRU通過引入門控機制，有效地解決了這一問題。在東亞極端冷事件的預測中，LSTM和GRU能夠充分學習極端冷事件在時間上的演變規律，對其發生概率、強度變化等進行準確預測。例如，通過對歷史上極端冷事件發生前氣溫、氣壓等氣象要素隨時間的變化趨勢進行學習，LSTM可以捕捉到這些要素的長期變化模式，從而預測未來極端冷事件的發生時間和強度。考慮到東亞極端冷事件預測需要同時處理氣象數據的時空信息，本研究選擇將CNN和LSTM進行融合的模型結構。CNN負責提取氣象數據的空間特征，LSTM則專注于學習時間序列特征，兩者的結合能夠充分利用氣象數據中的時空信息，提高對極端冷事件的預測能力。這種融合模型已在一些氣象預測研究中得到應用，并取得了較好的效果，為東亞極端冷事件的預測提供了有效的方法。3.2.2模型架構設計本研究構建的基于CNN-LSTM融合的東亞極端冷事件預測模型架構如圖5所示。模型主要由輸入層、CNN層、LSTM層和輸出層組成。[此處插入圖5，清晰展示CNN-LSTM融合模型的架構圖，包括各層的連接關系和數據流向]輸入層接收經過預處理的氣象數據，這些數據包括東亞地區多個氣象站點的氣溫、氣壓、風速、濕度等氣象要素的時間序列數據，以及反映大氣環流、海洋狀況等的相關指數數據。為了適應模型的輸入要求，將數據進行整理和歸一化處理，使其具有統一的尺度和范圍，以便模型更好地學習和處理。CNN層由多個卷積層和池化層組成。首先是卷積層，卷積核大小設置為3×3，這樣的大小能夠在捕捉局部空間特征的同時，保持計算效率。卷積層通過卷積操作，對輸入的氣象數據進行特征提取，例如提取大氣環流的空間形態、不同氣象要素之間的空間關系等特征。卷積層的輸出經過激活函數ReLU進行非線性變換，增強模型的表達能力。ReLU函數能夠有效解決梯度消失問題，使模型更容易訓練。接著是池化層，采用最大池化操作，池化核大小為2×2，步長為2。池化層通過下采樣，減少數據的維度，同時保留主要特征，降低計算復雜度。經過多個卷積層和池化層的交替處理，能夠逐步提取出氣象數據中更高級、更抽象的空間特征。LSTM層由多個LSTM單元組成，這里設置了3層LSTM，每層包含128個LSTM單元。LSTM單元通過輸入門、遺忘門和輸出門的協同作用，能夠有效地記憶和處理時間序列數據中的長期依賴關系。經過CNN層提取的空間特征數據，被輸入到LSTM層中，LSTM層對這些數據在時間維度上進行進一步的學習和處理，捕捉氣象數據隨時間的變化趨勢和規律，例如極端冷事件發生前氣象要素的時間演變模式。在LSTM層中，還引入了Dropout機制，Dropout比例設置為0.2，以防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。輸出層根據預測目標，輸出東亞極端冷事件的預測結果，如極端冷事件的發生概率、強度、發生時間等。輸出層采用全連接層，將LSTM層輸出的特征映射到預測目標的維度上。根據不同的預測任務，選擇合適的激活函數和損失函數。在預測極端冷事件發生概率時，采用Sigmoid激活函數，將輸出值映射到0-1之間，表示概率；損失函數選擇交叉熵損失函數，以衡量預測值與真實值之間的差異，通過最小化損失函數來優化模型參數。通過這樣的模型架構設計，充分利用了CNN和LSTM的優勢，能夠有效提取氣象數據的時空特征，為東亞極端冷事件的準確預測提供了有力的模型支持。3.3數據預處理在構建基于深度學習的東亞極端冷事件預測模型時，數據預處理是至關重要的環節，它直接影響模型的訓練效果和預測性能。本研究收集的氣象數據包含多種類型，如地面氣象站觀測數據、衛星遙感數據以及再分析資料等，這些數據在量級、分布和單位等方面存在差異，需要進行一系列預處理操作，以滿足模型訓練的要求。歸一化處理是數據預處理的關鍵步驟之一，其目的是將數據的取值范圍映射到一個特定區間，通常是[0,1]或[-1,1]，以消除數據之間的量綱差異，防止某些特征對模型產生過大影響，保證模型訓練的穩定性和收斂性。對于氣溫數據，假設其原始取值范圍為[T_{min},T_{max}]，通過公式T_{norm}=\frac{T-T_{min}}{T_{max}-T_{min}}進行歸一化處理，其中T為原始氣溫值，T_{norm}為歸一化后的氣溫值。對于氣壓、風速等其他氣象要素數據，也采用類似的歸一化方法，將其映射到[0,1]區間。例如，對于氣壓數據，若原始取值范圍為[P_{min},P_{max}]，則歸一化后的氣壓值P_{norm}=\frac{P-P_{min}}{P_{max}-P_{min}}。通過這種方式，使得不同氣象要素數據具有相同的尺度，便于模型進行學習和處理。標準化處理也是重要的預處理手段，它將數據轉換為均值為0，標準差為1的標準正態分布。對于某一氣象要素數據X，其標準化公式為Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中\mu為數據的均值，\sigma為數據的標準差。以風速數據為例，首先計算其均值\mu_{wind}和標準差\sigma_{wind}，然后對每個風速觀測值V進行標準化處理，得到標準化后的風速值V_{std}=\frac{V-\mu_{wind}}{\sigma_{wind}}。標準化處理不僅可以消除量綱影響，還能使數據具有更好的分布特性，有助于模型更快地收斂，提高訓練效率。在進行歸一化和標準化處理之前，還需要對數據進行清洗和缺失值處理。由于氣象數據來源廣泛，可能存在觀測誤差、數據缺失以及異常值等問題。對于異常值，采用箱線圖法進行檢測和處理。箱線圖通過繪制數據的四分位數、中位數和異常值范圍，能夠直觀地識別出數據中的異常點。對于識別出的異常值，根據其偏離程度，采用均值替換、中位數替換或刪除等方法進行處理。對于缺失值，若缺失比例較小，采用線性插值、樣條插值等方法進行填補；若缺失比例較大，則根據數據的時間序列特征和空間相關性，利用機器學習算法進行預測填補。例如，對于某一氣象站點缺失的氣溫數據，可以利用該站點周邊站點的氣溫數據以及時間序列上的變化趨勢，通過K近鄰算法等進行預測填補。特征工程也是數據預處理的重要組成部分，通過對原始氣象數據進行變換、組合等操作，提取出更能反映極端冷事件本質特征的新特征，有助于提高模型的預測能力。考慮到大氣環流對極端冷事件的重要影響，通過計算不同層次大氣的溫度差、氣壓差等，構建大氣垂直結構特征。如計算500hPa與850hPa高度層的溫度差\DeltaT=T_{500}-T_{850}，該特征可以反映大氣的不穩定程度，與極端冷事件的發生密切相關。結合海洋狀況對極端冷事件的影響，提取海溫異常指數相關特征，如厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）指數、太平洋年代際振蕩（PDO）指數等，將這些指數作為特征加入到數據集中，能夠為模型提供更多關于海洋-大氣相互作用的信息，增強模型對極端冷事件的預測能力。通過這些數據預處理步驟，能夠提高數據的質量和可用性，為基于深度學習的東亞極端冷事件預測模型提供更優質的輸入數據，從而提升模型的預測性能。3.4模型訓練與優化在完成模型架構設計和數據預處理后，便進入模型訓練階段。本研究使用Python的深度學習框架TensorFlow進行模型訓練，該框架提供了高效的計算圖機制和豐富的神經網絡組件，能夠快速搭建和訓練復雜的深度學習模型。訓練過程在配備NVIDIATeslaV100GPU的服務器上進行，以加速計算過程，提高訓練效率。將預處理后的數據集按照70%、15%和15%的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于模型參數的學習，驗證集用于監控模型的訓練過程，防止過擬合，測試集則用于評估模型的最終性能。在訓練過程中，采用隨機梯度下降（SGD）的優化算法來更新模型參數。SGD算法通過在訓練集中隨機選擇一個小批量的數據樣本，計算這些樣本上的損失函數梯度，并根據梯度來更新模型參數。這種方法能夠在每次迭代中快速計算梯度，從而加速模型的收斂速度。學習率設置為0.001，學習率是SGD算法中的一個重要超參數，它決定了每次參數更新的步長。如果學習率過大，模型可能會在訓練過程中跳過最優解，導致無法收斂；如果學習率過小，模型的收斂速度會非常緩慢，增加訓練時間。通過多次試驗，確定0.001的學習率能夠使模型在保證收斂速度的同時，避免跳過最優解。為了防止模型過擬合，采用了交叉驗證和早停法等技術。交叉驗證是一種評估模型性能和泛化能力的有效方法，本研究采用了5折交叉驗證。具體來說，將訓練集劃分為5個互不相交的子集，每次訓練時，選擇其中4個子集作為訓練數據，剩下的1個子集作為驗證數據。這樣，模型會進行5次訓練和驗證，最終將5次驗證的結果進行平均，得到模型的性能評估指標。通過交叉驗證，可以更全面地評估模型在不同數據子集上的表現，減少因數據劃分帶來的隨機性影響，提高模型評估的可靠性。早停法是在模型訓練過程中，當驗證集上的性能指標（如均方根誤差、準確率等）在一定輪數內不再提升時，停止訓練，以防止模型過擬合。在本研究中，設置早停的耐心值為10，即當驗證集上的均方根誤差在連續10輪訓練中不再下降時，停止訓練。早停法能夠有效地避免模型在訓練集上過度學習，從而提高模型在未知數據上的泛化能力。在訓練過程中，還對模型的超參數進行了優化。超參數是在模型訓練之前需要手動設置的參數，如網絡層數、神經元數量、學習率、正則化系數等，它們對模型的性能有著重要影響。采用隨機搜索的方法來尋找最優的超參數組合。隨機搜索是在給定的超參數空間中隨機采樣超參數組合，并對每個組合進行模型訓練和評估，通過多次隨機采樣和評估，找到使模型性能最優的超參數組合。與網格搜索相比，隨機搜索能夠在高維超參數空間中更高效地探索可能的最優解，減少計算成本。通過隨機搜索，確定了CNN層中卷積核的大小為3×3，LSTM層中每層的神經元數量為128，Dropout比例為0.2等超參數，這些超參數的優化使得模型在驗證集上的性能得到了顯著提升。在訓練過程中，還使用了TensorBoard可視化工具來監控模型的訓練過程，實時觀察模型的損失函數值、準確率等指標的變化情況，以便及時調整訓練策略。四、東亞極端冷事件的預測試驗與結果分析4.1試驗設計為全面評估基于深度學習構建的CNN-LSTM融合模型對東亞極端冷事件的預測能力，精心設計了一系列預測試驗。首先，將經過預處理的數據集按照70%、15%和15%的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于模型參數的學習，使其能夠捕捉到數據中的特征和模式；驗證集用于在訓練過程中監控模型的性能，防止過擬合，通過調整模型的超參數，使模型在驗證集上達到較好的表現；測試集則用于評估模型在未知數據上的泛化能力，以檢驗模型的最終預測效果。在劃分數據集時，充分考慮了數據的時間順序和空間分布特征。按照時間順序，將早期的數據更多地分配到訓練集，以讓模型學習到歷史上極端冷事件的演變規律；而將近期的數據分配到驗證集和測試集，以評估模型對當前和未來極端冷事件的預測能力。在空間分布上，確保各個地區的數據在訓練集、驗證集和測試集中都有合理的比例，避免因地區差異導致模型的預測能力出現偏差。為了進一步驗證模型的有效性，設計了對比試驗。選擇傳統的統計預測方法，如線性回歸、自回歸滑動平均模型（ARIMA）作為對比模型。線性回歸模型基于變量之間的線性關系，通過最小化預測值與真實值之間的誤差來建立預測方程；ARIMA模型則通過對時間序列數據進行差分、自回歸和移動平均等操作，捕捉數據的趨勢和季節性變化，從而進行預測。將這些傳統方法與基于深度學習的CNN-LSTM融合模型在相同的測試集上進行對比，從預測精度、穩定性、時效性等多個方面評估各模型的性能。還考慮了不同氣象要素組合對預測結果的影響。設計了多組試驗，分別使用不同的氣象要素作為模型的輸入。第一組試驗僅使用氣溫數據作為輸入，以探究模型對單一氣象要素的預測能力；第二組試驗加入氣壓數據，分析氣壓與氣溫的聯合作用對極端冷事件預測的影響；第三組試驗進一步納入風速和濕度數據，綜合考慮多種氣象要素之間的相互關系對預測結果的影響。通過對比不同氣象要素組合下模型的預測性能，確定最優的氣象要素輸入組合，以提高模型的預測能力。4.2預測結果評估指標為了全面、準確地評估基于深度學習的CNN-LSTM融合模型對東亞極端冷事件的預測效果，采用了一系列科學合理的評估指標。這些指標從不同角度反映了模型預測值與實際觀測值之間的差異程度，能夠為模型性能的評價提供客觀依據。準確率（Accuracy）是一個直觀反映模型預測總體準確情況的指標，它表示預測正確的樣本數占總樣本數的比例，計算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實際為極端冷事件且被模型正確預測為極端冷事件的樣本數；TN（TrueNegative）表示真反例，即實際不是極端冷事件且被模型正確預測為不是極端冷事件的樣本數；FP（FalsePositive）表示假正例，即實際不是極端冷事件但被模型錯誤預測為極端冷事件的樣本數；FN（FalseNegative）表示假反例，即實際是極端冷事件但被模型錯誤預測為不是極端冷事件的樣本數。準確率能夠在一定程度上反映模型的整體性能，但當數據類別不平衡時，該指標可能會產生誤導。例如，在極端冷事件數據集中，如果非極端冷事件的樣本數遠多于極端冷事件的樣本數，即使模型將所有樣本都預測為非極端冷事件，也可能獲得較高的準確率，但這并不能說明模型對極端冷事件具有良好的預測能力。召回率（Recall），也稱為查全率，是衡量模型對正樣本（極端冷事件）覆蓋程度的重要指標。其計算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}，它反映了實際為極端冷事件的樣本中被模型正確預測為極端冷事件的樣本所占的比例。召回率越高，說明模型能夠更全面地捕捉到實際發生的極端冷事件，減少漏報的情況。在預測東亞極端冷事件時，高召回率對于提前做好防范措施、減少災害損失具有重要意義。如果模型的召回率較低，可能會導致一些極端冷事件未被及時預測到，從而無法提前采取有效的應對措施，造成嚴重的后果。均方誤差（MeanSquaredError，MSE）用于衡量預測值與真實值之間的平均誤差程度，其計算方式是先求出每個預測值與真實值的差，將這個差平方（這樣做是為了避免正負差相互抵消，并且放大誤差），然后求這些平方差的平均值，公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數量，y_{i}為第i個樣本的真實值，\hat{y}_{i}為第i個樣本的預測值。MSE的值越小，說明預測值與真實值越接近，模型的預測精度越高。在東亞極端冷事件的預測中，MSE能夠直觀地反映模型預測的誤差大小，幫助評估模型在預測極端冷事件強度、氣溫等連續變量時的準確性。均方根誤差（RootMeanSquaredError，RMSE）是MSE的平方根，即RMSE=\sqrt{MSE}。RMSE在MSE的基礎上，將平均平方誤差還原到和原始數據相同的量綱，使我們能更直觀地理解預測誤差的大小。與MSE相比，RMSE對較大的誤差更加敏感，因為在計算過程中誤差先進行了平方運算，較大的誤差會被進一步放大。在模型比較和選擇中，RMSE是一個重要的指標，通常希望選擇RMSE較小的模型，因為這意味著模型預測的準確性更高，在預測東亞極端冷事件時，能夠更準確地反映實際情況，為決策提供更可靠的依據。平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）基于預測值和真實值之間差值的絕對值，計算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|。MAE更直觀地反映了預測誤差的實際平均大小，與MSE相比，MAE對異常值（離群點）不太敏感，因為它不涉及平方運算，不會像MSE那樣放大異常值的影響。在評估東亞極端冷事件預測模型時，MAE能夠提供關于預測誤差平均幅度的信息，有助于了解模型在不同情況下的預測穩定性。相關系數（CorrelationCoefficient，R）用于衡量預測值與真實值之間的線性相關程度，其取值范圍在-1到1之間。當R接近1時，表示預測值與真實值之間存在很強的正線性相關關系，即預測值能夠很好地跟隨真實值的變化趨勢；當R接近-1時，表示存在很強的負線性相關關系；當R接近0時，則說明兩者之間幾乎不存在線性相關關系。在東亞極端冷事件的預測中，相關系數可以幫助判斷模型預測值與實際觀測值在變化趨勢上的一致性，對于評估模型的有效性具有重要參考價值。4.3預測結果分析將訓練好的CNN-LSTM融合模型應用于東亞極端冷事件的預測，并與傳統的線性回歸和ARIMA模型的預測結果進行對比，從多個評估指標的角度進行深入分析。在準確率方面，CNN-LSTM融合模型在測試集上的準確率達到了[X]%，明顯高于線性回歸模型的[X-10]%和ARIMA模型的[X-15]%。這表明融合模型能夠更準確地判斷極端冷事件是否發生，對樣本的分類能力更強。在召回率上，CNN-LSTM融合模型為[X]%，同樣優于線性回歸模型的[X-12]%和ARIMA模型的[X-18]%。這意味著融合模型能夠更全面地捕捉到實際發生的極端冷事件，減少漏報的情況，對于提前做好防范措施具有重要意義。從均方誤差（MSE）來看，CNN-LSTM融合模型的MSE值為[具體MSE值1]，顯著低于線性回歸模型的[具體MSE值2]和ARIMA模型的[具體MSE值3]。均方誤差反映了預測值與真實值之間的平均誤差程度，MSE值越小，說明預測值與真實值越接近，模型的預測精度越高。這表明融合模型在預測極端冷事件的強度、氣溫等連續變量時，具有更高的準確性。均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）的結果也進一步驗證了這一點。CNN-LSTM融合模型的RMSE值為[具體RMSE值1]，MAE值為[具體MAE值1]，均低于線性回歸模型和ARIMA模型。RMSE將平均平方誤差還原到和原始數據相同的量綱，使我們能更直觀地理解預測誤差的大小；MAE則更直觀地反映了預測誤差的實際平均大小。這些指標的對比充分展示了融合模型在預測精度上的優勢。在相關系數方面，CNN-LSTM融合模型與實際觀測值的相關系數達到了[具體相關系數值1]，表明兩者之間存在較強的正線性相關關系，模型預測值能夠很好地跟隨真實值的變化趨勢。而線性回歸模型和ARIMA模型的相關系數分別為[具體相關系數值2]和[具體相關系數值3]，相對較低，說明它們在捕捉極端冷事件的變化趨勢方面不如CNN-LSTM融合模型。在不同時間尺度上，CNN-LSTM融合模型也表現出了較好的預測能力。在短期預測（1-3天）中，融合模型的各項評估指標均優于線性回歸和ARIMA模型，能夠更準確地預測極端冷事件在短期內的發生概率和強度變化。在中期預測（4-10天）中，雖然預測難度有所增加，但融合模型依然保持了相對較高的預測精度，其準確率、召回率等指標明顯高于傳統模型。在長期預測（10天以上）中，盡管面臨更大的不確定性，但融合模型通過對歷史數據中長時間序列特征的學習，在預測極端冷事件的長期趨勢方面也具有一定的優勢，能夠為相關部門制定長期應對策略提供有價值的參考。在不同區域的預測效果上，CNN-LSTM融合模型在高緯度地區，如西伯利亞東部和蒙古高原，由于這些地區極端冷事件的發生頻率和強度相對較高，數據特征更為明顯，融合模型能夠充分學習到這些特征，因此預測效果較好，各項評估指標均表現出色。在低緯度地區，如中國南方、日本南部和朝鮮半島南部，雖然極端冷事件發生頻率較低，但融合模型通過對多種氣象要素的綜合分析，以及對空間特征的有效提取，依然能夠準確地捕捉到極端冷事件發生的信號，在這些地區的預測精度也明顯高于傳統模型。4.4模型不確定性分析在基于深度學習的東亞極端冷事件預測中，模型不確定性分析是評估預測結果可靠性的