論文の概要: Reservoir Computing as a Tool for Climate Predictability Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06206v1
- Date: Wed, 24 Feb 2021 22:22:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 00:49:23.871413
- Title: Reservoir Computing as a Tool for Climate Predictability Studies
- Title（参考訳）: 気候予測可能性研究のツールとしての貯留層計算
- Authors: B. T. Nadiga
- Abstract要約: 我々は、Reservoir Computingが線形逆モデリングアプローチの予測スキルを改善する代替非線形アプローチを提供することを示す。
RC手法の幅広い条件に対する予測能力の向上は、この機械学習技術が気候予測可能性研究に有効である可能性を示唆している。
- 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: Reduced-order dynamical models play a central role in developing our
understanding of predictability of climate irrespective of whether we are
dealing with the actual climate system or surrogate climate-models. In this
context, the Linear-Inverse-Modeling (LIM) approach, by capturing a few
essential interactions between dynamical components of the full system, has
proven valuable in providing insights into predictability of the full system.
We demonstrate that Reservoir Computing (RC), a form of learning suitable for
systems with chaotic dynamics, provides an alternative nonlinear approach that
improves on the predictive skill of the LIM approach. We do this in the example
setting of predicting sea-surface-temperature in the North Atlantic in the
pre-industrial control simulation of a popular earth system model, the
Community-Earth-System-Model so that we can compare the performance of the new
RC based approach with the traditional LIM approach both when learning data is
plentiful and when such data is more limited. The improved predictive skill of
the RC approach over a wide range of conditions -- larger number of retained
EOF coefficients, extending well into the limited data regime, etc. -- suggests
that this machine-learning technique may have a use in climate predictability
studies. While the possibility of developing a climate emulator -- the ability
to continue the evolution of the system on the attractor long after failing to
be able to track the reference trajectory -- is demonstrated in the Lorenz-63
system, it is suggested that further development of the RC approach may permit
such uses of the new approach in more realistic predictability studies.
- Abstract（参考訳）: 縮小次数力学モデルは、実際の気候システムや代理気候モデルを扱うかどうかに関わらず、気候の予測可能性を理解する上で中心的な役割を果たす。
この文脈では、線形-逆モデリング(LIM)アプローチは、完全なシステムの動的コンポーネント間のいくつかの重要な相互作用をキャプチャすることで、完全なシステムの予測可能性に関する洞察を提供するのに有用であることが証明されている。
カオスダイナミクスを持つシステムに適した学習形式であるリザーバコンピューティング(rc)は、limアプローチの予測スキルを向上させる代替非線形アプローチを提供することを実証する。
我々は,北大西洋における海面温度の予測を,一般的な地球系モデルであるコミュニティ・アース・システム・モデル(Community-Earth-System-Model)の先進的制御シミュレーションで行う例において,学習データが豊富であり,データに制限がある場合にも,新しいRCベースのアプローチと従来のLIMアプローチのパフォーマンスを比較することができる。
RCアプローチの予測スキルは、広範囲な条件 -- 保持されるEOF係数の多さ、制限されたデータ構造への拡張など -- に対して改善されている。
この機械学習技術は、気候予測可能性の研究に有効かもしれない。
気候エミュレータの開発の可能性 - 基準軌道の追跡に失敗した後、引力器のシステムの進化を継続する能力 - はロレンツ-63システムで実証されているが、RCアプローチのさらなる発展は、より現実的な予測可能性研究において新しいアプローチの活用を可能にすることを示唆している。
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