Nature | 用深度学习揭示全球变暖对每日降水的影响

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由韩国全南国立大学和浦项科技大学( POSTECH )研究人员牵头的一个国际团队，发现了全球变暖对全球每日降水的影响。在8月30日发表于《自然》的研究中，使用深度学习方法，他们首次揭示了全球日降水特征的显著变化。 使用深度学习检测气候变化。（Ham et al.《自然》2023） 该团队设计了一个深度学习模型，用于量化全球变暖强度与全球日降水模式之间的关系。然后，他们将该模型应用于从卫星降水观测获得的数据。结果显示，自2015年以来，受人类活动引起的全球变暖影响，在超过50%的日子里，日降水模式明显偏离了自然变异性。   与主要关注月或年降水长期趋势的传统研究不同，该团队采用了可解释的人工智能，来证明日降水变化的变化在天气时间尺度上逐渐加剧。在这种天气时间尺度上的这些降雨量的波动是全球变暖最明显的指标。该研究 ………………………………