集成奇异谱分析和长短期记忆网络的区域海平面变化预测

基于我国首套高精度全球海洋气候数据集(CDRs),选取季节变化较为明显的黄海作为研究区域,利用奇异谱分析(SSA)对黄海海域海平面异常(SLAs)数据进行了时间序列与时空序列的分解去噪,并结合长短期记忆(LSTM)网络构建了SSA-LSTM组合模型,对黄海海域海平面变化趋势进行预测。结果表明:SSA-LSTM组合模型对时间序列的预测精度显著提高,预测长度5年的均方根误差最小为35.04mm;在对时空序列的预测中,预测第1年的均方根误差最小为19.68 mm。同时,利用空间模态进行了海平面变化时空分异规律研究,发现黄海海域海平面变化趋势具有高度一致性,并且与季节、纬度显著相关。预计2016年―2025年黄海海域海平面将以每年3.65±0.79 mm的速率持续上升。