論文の概要: Surrogate Ensemble Forecasting for Dynamic Climate Impact Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05795v1
- Date: Tue, 12 Apr 2022 13:30:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-13 14:34:28.019131
- Title: Surrogate Ensemble Forecasting for Dynamic Climate Impact Models
- Title（参考訳）: 動的気候影響モデルのためのサロゲートアンサンブル予測
- Authors: Julian Kuehnert (1), Deborah McGlynn (1 and 2), Sekou L. Remy (1),
Aisha Walcott-Bryant (1), Anne Jones (3) ((1) IBM Research Africa, (2)
Virginia Tech, (3) IBM Research Europe)
- Abstract要約: 本研究は, マラリア感染係数R0を予測するリバプールマラリアモデル(LMM)について考察した。
入力および出力データは、ランダムフォレスト量子回帰(RFQR)モデルとベイズ長短期記憶(BLSTM)ニューラルネットワークの形式で代理モデルをトレーニングするために使用される。
- 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: As acute climate change impacts weather and climate variability, there is
increased demand for robust climate impact model predictions from which
forecasts of the impacts can be derived. The quality of those predictions are
limited by the climate drivers for the impact models which are nonlinear and
highly variable in nature. One way to estimate the uncertainty of the model
drivers is to assess the distribution of ensembles of climate forecasts. To
capture the uncertainty in the impact model outputs associated with the
distribution of the input climate forecasts, each individual forecast ensemble
member has to be propagated through the physical model which can imply high
computational costs. It is therefore desirable to train a surrogate model which
allows predictions of the uncertainties of the output distribution in ensembles
of climate drivers, thus reducing resource demands. This study considers a
climate driven disease model, the Liverpool Malaria Model (LMM), which predicts
the malaria transmission coefficient R0. Seasonal ensembles forecasts of
temperature and precipitation with a 6-month horizon are propagated through the
model, predicting the distribution of transmission time series. The input and
output data is used to train surrogate models in the form of a Random Forest
Quantile Regression (RFQR) model and a Bayesian Long Short-Term Memory (BLSTM)
neural network. Comparing the predictive performance, the RFQR better predicts
the time series of the individual ensemble member, while the BLSTM offers a
direct way to construct a combined distribution for all ensemble members. An
important element of the proposed methodology is that accounting for non-normal
distributions of climate forecast ensembles can be captured naturally by a
Bayesian formulation.
- Abstract（参考訳）: 気候変動が気象や気候変動に影響を及ぼすにつれて、影響の予測を導出できる堅牢な気候影響モデル予測への需要が高まっている。
これらの予測の質は、自然界において非線形で非常に可変な影響モデルに対する気候要因によって制限される。
モデルドライバの不確実性を推定する1つの方法は、気候予測のアンサンブルの分布を評価することである。
入力気候予測の分布に関連するインパクトモデル出力の不確かさを捉えるためには、個々の予測アンサンブルメンバーを、計算コストの高い物理モデルを介して伝播させる必要がある。
したがって、気候ドライバのアンサンブルにおける出力分布の不確かさを予測できるサロゲートモデルの訓練が望ましいため、資源需要の削減が望まれる。
本研究は, マラリア感染係数R0を予測するリバプールマラリアモデル(LMM)について考察した。
6ヶ月の地平線による気温と降水量の季節的予測は,送信時系列の分布を予測し,モデルを通して伝播する。
入力および出力データは、ランダムフォレスト量子回帰(RFQR)モデルとベイズ長短期記憶(BLSTM)ニューラルネットワークの形式で代理モデルをトレーニングするために使用される。
予測性能と比較すると、RFQRは個々のアンサンブルメンバーの時系列をより正確に予測し、BLSTMはすべてのアンサンブルメンバーの同時分布を構築する直接的な方法を提供する。
提案手法の重要な要素は、気候予測アンサンブルの非正規分布の計算をベイズ式によって自然に捉えることができることである。
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