一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法

本发明涉及海表温度预测技术领域，公开了一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法，包括如下步骤：将ERA5再分析数据获得的海表温度数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；将训练集的数据输入到深度学习模型MFE‑ConvLSTM中进行训练，使用验证集调整参数，最后用测试集进行评估；深度学习模型MFE‑ConvLSTM由多尺度频域增强模块、卷积长短期记忆网络模块组成；将待预测海域的海表温度数据进行预处理后，输入到评估合格的模型中进行海表温度预测。本发明所公开的方法通过多尺度频域增强机制有效捕获海陆交界处复杂的时空变化特征，从而在提升局域预测精度的同时，实现全海域范围内预测稳定性的显著提升。