目前的厄尔尼诺事件被认为无法准确预测，但根据18日发表在英国杂志《自然》上的一项人工智能（AI）和气候学研究，韩国科学家报告了一种可以预测厄尔尼诺事件的深度学习方法提前一年半。克服了该领域长期存在的挑战。
厄尔尼诺-南方涛动是地球上最具影响力的气候变化，并且随着全球变暖而越来越频繁地发生。厄尔尼诺事件发生在太平洋东部和中部，已知会导致极端天气条件，从而对当地生态系统造成严重破坏。然而，现阶段科学家们无法就他们的一些相关模型达成一致，这意味着全球变暖对厄尔尼诺事件的影响仍不清楚，而且始终难以准确判断这些事件。过去传统的气候预测方法无法提供超过一年的准确预测。
此次，韩国全南国立大学的研究团队训练了一种可以预测厄尔尼诺事件的深度学习方法。该模型使用1871 年至1973 年的历史气候数据以及厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练，并使用1984 年至2017 年的数据进行测试。
深度学习算法比目前的气候预测方法实现了更高的预测精度，最多可以提前一年半。该团队还可以预测厄尔尼诺事件是否会在太平洋中部或东部发生，并在发生之前识别海面温度的变化。
厄尔尼诺事件的发生对于全球各地区的气候灾害具有先兆意义，因此对其监测已成为气候预测中最重要的内容之一。研究人员表示，这种新方法提供的预测结果将有助于各国政府和相关机构制定应对厄尔尼诺现象影响的政策。
