Адаптивная основа для прогнозирования температуры поверхности моря в Восточном море с высокой разрешающей способностью

arXiv:2606.12141v2 Вид объявления: заменить резюме: точное прогнозирование температуры поверхности моря (SST) имеет важное значение для мониторинга морских экосистем, климатической оценки, управления рыболовством и оперативного прогнозирования океана. Хотя цифровые океанические модели дают надежные прогнозы, они являются расчетно дорогостоящими, а обычные методы машинного обучения часто страдают от больших вводимых ресурсов и накопления ошибок при долгосрочном автономном прогнозировании. Это исследование расширяет нашу ранее предложенную адаптивную систему нелинейного ауторегирования векторов (адаптационная система NVAR) на прогноз реального мира SST с высоким разрешением путем интеграции анализа основных компонентов (PCA) через разложение общих значений (SVD). Ежедневные поля SST из GLARIS12V1 переанализируют набор данных, охватывающих Восточное море, Желтое море и Восточно-Китайское море, сжимаются в нижний размер скрытого представления, которое сохраняет доминирующую пространственную изменчивость. Предлагаемая система сокращения заказов оценивается с использованием au