論文の概要: Constraining subglacial processes from surface velocity observations using surrogate-based Bayesian inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12422v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 16:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 06:58:58.386450
• Title: Constraining subglacial processes from surface velocity observations using surrogate-based Bayesian inference
• Title（参考訳）: サーロゲートに基づくベイズ推定による表面速度観測による亜氷河過程の制約
• Authors: Douglas Brinkerhoff, Andy Aschwanden, Mark Fahnestock
• Abstract要約: 基底運動は、南極の外での氷の流束の主要なメカニズムであるが、それを予測するための広く適用可能なモデルである。 これは、小規模のベッド特性の観察と、基底運動が依存する時間変化水圧の予測の両方が困難であるためである。 我々は、グリーンランド南西部の表面速度の観測に基づく氷力学と氷下水理の結合モデルと条件付けにより、これらの問題にベイズ的アプローチを採っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Basal motion is the primary mechanism for ice flux outside Antarctica, yet a widely applicable model for predicting it in the absence of retrospective observations remains elusive. This is due to the difficulty in both observing small-scale bed properties and predicting a time-varying water pressure on which basal motion putatively depends. We take a Bayesian approach to these problems by coupling models of ice dynamics and subglacial hydrology and conditioning on observations of surface velocity in southwestern Greenland to infer the posterior probability distributions for eight spatially and temporally constant parameters governing the behavior of both the sliding law and hydrologic model. Because the model is computationally expensive, classical MCMC sampling is intractable. We skirt this issue by training a neural network as a surrogate that approximates the model at a sliver of the computational cost. We find that surface velocity observations establish strong constraints on model parameters relative to a prior distribution and also elucidate correlations, while the model explains 60% of observed variance. However, we also find that several distinct configurations of the hydrologic system and stress regime are consistent with observations, underscoring the need for continued data collection and model development.
• Abstract（参考訳）: 基底運動は南極大陸外における氷の流束の主なメカニズムであるが、振り返り観測の欠如を予測するための広く適用可能なモデルである。 これは、小規模のベッド特性の観察と、基底運動が依存する時間変化水圧の予測の両方が困難であるためである。 氷の動力学と氷下水文学のモデルとグリーンランド南西部の表面速度の観測とを結合し,これらの問題に対するベイズ的アプローチをとり,スライディング則と水文モデルの両方の挙動を規定する8つの空間的および時間的定数パラメータの後方確率分布を推算する。 このモデルは計算コストが高いため、古典的なmcmcサンプリングは難解である。 我々は、計算コストのスライバーでモデルに近似するサロゲートとしてニューラルネットワークを訓練することでこの問題を回避する。 その結果, 表面速度観測により, 事前分布に対するモデルパラメータの強い制約が確立され, 相関関係も解明され, モデルでは観測された分散の60%が説明できることがわかった。 しかし,水文系と応力環境のいくつかの異なる構成は観測と一致しており,データ収集とモデル開発を継続する必要性を強調する。

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