БАЙЕСОВСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕЗОМАСШТАБНЫХ ОКЕАНСКИХ ВИХРЕЙ В МОРЕ ЛАБРАДОР В ДАННЫХ ВИХРЕРАЗРЕШАЮЩЕГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аннотация
Глубокая конвекция в море Лабрадор играет значительную роль в формировании климата Северного полушария. Вихревая активность в море Лабрадор, представленная кольцами Ирмингера, оказывает влияние на пространственно-временную неоднородность глубины перемешанного слоя. Автоматизированные методы идентификации вихрей широко используются как инструмент, позволяющий изучать вихревую активность на статистически значимых выборках. Однако, наиболее часто используемый метод поиска локальных экстремумов в большой степени зависит от множества параметров, выбираемых автором или пользователем метода. В данной работе разработан новый алгоритм идентификации мезомасштабных антициклонических вихрей в данных численного моделирования. С использованием подхода байесовской оптимизации были подобраны оптимальные значения гиперпараметров разработанного алгоритма идентификации вихрей. Качество идентификации в мере F1-score повышено до 0.232 по сравнению с 0.352 в базовой конфигурации.
Передача авторских прав происходит на основании лицензионного договора между Автором и Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук (ИО РАН)
