論文の概要: Probabilistic forecasts of extreme heatwaves using convolutional neural
networks in a regime of lack of data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00971v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 16:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 15:03:11.685943
- Title: Probabilistic forecasts of extreme heatwaves using convolutional neural
networks in a regime of lack of data
- Title（参考訳）: データ不足状態における畳み込みニューラルネットワークによる極端熱波の確率論的予測
- Authors: George Miloshevich, Bastien Cozian, Patrice Abry, Pierre Borgnat, and
Freddy Bouchet
- Abstract要約: 極端熱波の予測モデルを構築する手法を開発した。
これらのモデルは、非常に長い8000年間の気候モデル出力に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
ディープニューラルネットワークは、フランス上空の14日間のヒートウェーブに対して、この目的に適していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.972317847755389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding extreme events and their probability is key for the study of
climate change impacts, risk assessment, adaptation, and the protection of
living beings. In this work we develop a methodology to build forecasting
models for extreme heatwaves. These models are based on convolutional neural
networks, trained on extremely long 8,000-year climate model outputs. Because
the relation between extreme events is intrinsically probabilistic, we
emphasise probabilistic forecast and validation. We demonstrate that deep
neural networks are suitable for this purpose for long lasting 14-day heatwaves
over France, up to 15 days ahead of time for fast dynamical drivers (500 hPa
geopotential height fields), and also at much longer lead times for slow
physical drivers (soil moisture). The method is easily implemented and
versatile. We find that the deep neural network selects extreme heatwaves
associated with a North-Hemisphere wavenumber-3 pattern. We find that the 2
meter temperature field does not contain any new useful statistical information
for heatwave forecast, when added to the 500 hPa geopotential height and soil
moisture fields. The main scientific message is that training deep neural
networks for predicting extreme heatwaves occurs in a regime of drastic lack of
data. We suggest that this is likely the case for most other applications to
large scale atmosphere and climate phenomena. We discuss perspectives for
dealing with the lack of data regime, for instance rare event simulations, and
how transfer learning may play a role in this latter task.
- Abstract（参考訳）: 極端な出来事とその可能性を理解することは、気候変動の影響、リスクアセスメント、適応、そして生物の保護を研究する上で鍵となる。
本研究では,極端熱波の予測モデルを構築する手法を開発する。
これらのモデルは、非常に長い8000年間の気候モデル出力に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
極端な事象の関係は本質的に確率的であるため、確率的予測と検証を強調する。
我々は、深層ニューラルネットワークが、フランスにおける14日間にわたる長時間のヒートウェーブ、高速動的ドライバ(500 hpaジオポテンシャル高原)の最大15日前、および遅い物理的ドライバ(土壌水分)のリードタイムに、この目的に適していることを実証する。
この方法は容易に実装でき、多用途である。
深部ニューラルネットワークは,北半球波数3パターンに付随する極端な熱波を選択する。
2mの温度場は,500 hpaの地電位高度と土壌水分場に加えられた場合,新たな熱波予報の統計情報を含まないことが判明した。
主な科学的メッセージは、極端に熱波を予測するためのディープニューラルネットワークのトレーニングは、データの急激な欠如の時代に起こるということだ。
これは、大規模大気や気候現象への他のほとんどの応用に当てはまる可能性が高い。
本稿では,レアイベントシミュレーションなど,データレジームの欠如に対処するための視点と,後者のタスクにおいてトランスファー学習が果たす役割について論じる。
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