11月6日下午，南京信息工程大学数值预报系教授，气候与应用前沿研究院院长罗京佳教授应邀来我院作“深度学习方法用于气候预测”学术报告。罗京佳教授团队致力于气候预测与应用研究，研究方向为气候动力学以及气候模式开发、预测及其应用、海洋动力学，吸引了来自地理学各个方向的研究生和专任教师的积极参与。 报告由地理科学学院长姜彤主持。
罗京佳教授首先介绍了深度学习方法的基本过程包括卷积层、池化层和全连接层。在此基础上介绍深度学习方法在气候预测方面的应用。ENSO这一强热带年际气候信号不仅经常引起全球范围气候的显著异常变化，还深刻影响我国气候，因此在短期气候预测中被视为重要的影响因素。罗京佳教授介绍了团队利用深度学习方法构建的卷积神经网络模型（CNN），该模型可以将ENSO预测时效提前到一年半，并达到较高的预测准确率。罗教授团队还介绍了研究团队开发的厄尔尼诺实时预测信息发布系统，实时发布厄尔尼诺预测信息，为气候预测提供科学指导。
报告结束后，相关专任教师对报告内容提出了针对自己研究领域的相关问题，罗京佳教授针对这些问题逐一进行回复并进行了热烈的讨论和交流。最后，姜彤院长对罗京佳团队的到来表示感谢。
