改进型敏感性分析参数筛选法

简介：
本研究提出一种改进型敏感性分析方法，旨在更有效地筛选出对模型输出影响显著的输入参数，提高分析效率与准确性。 地球系统模式在气候变化研究中的作用日益重要。这些模型通过模拟大气、海洋、陆地以及生物圈的相互作用来预测未来的环境变化趋势。然而，由于气候系统的复杂性，物理参数化方案中包含大量不确定性的参数，这对模型性能产生直接影响。 传统的敏感性分析方法虽然有助于识别关键参数，但未能充分考虑参数间的动态交互作用对筛选过程的影响。为解决这一问题，研究者提出了动态敏感性分析方法（DSAM）。该方法通过构建一个描述参数间复杂关系的敏感性超图来捕捉这些相互影响，并利用递增式深度优先搜索算法优化筛选流程。 在一系列实验中，包括非线性数学函数和单柱大气模式的应用测试，DSAM展示了其显著优势。与传统方法相比，在前者中偏差高达29%，而在后者中的模型性能提升达67%。这些结果表明DSAM能更准确地识别影响模型的关键参数集合。 此外，尽管DSAM在提高筛选精度方面表现突出，它也面临着如何在不同气候模型和更大规模的参数空间中实现其通用性和有效性的挑战。这些问题需要进一步研究以克服。 总之，通过考虑参数间的动态交互作用，DSAM提供了一种新的、更为精确的参数筛选方法，这不仅提升了地球系统模式的研究工具水平，也为未来气候变化预测提供了坚实的基础。随着气候科学的发展，该方法有望在更多领域得到广泛应用，并为应对全球气候变化挑战做出贡献。