論文の概要: Differentiable Programming for Earth System Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13825v2
- Date: Fri, 2 Jun 2023 08:56:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 20:56:59.853930
- Title: Differentiable Programming for Earth System Modeling
- Title（参考訳）: 地球系モデリングのための微分プログラミング
- Authors: Maximilian Gelbrecht and Alistair White and Sebastian Bathiany and
Niklas Boers
- Abstract要約: 最先端の地球系モデル(ESMs)は、過去150年間の観測上の地球平均温度異常を再現することができる。
我々は、ESMを自動で差別化することは、ESMを前進させる大きな可能性を秘めていると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Earth System Models (ESMs) are the primary tools for investigating future
Earth system states at time scales from decades to centuries, especially in
response to anthropogenic greenhouse gas release. State-of-the-art ESMs can
reproduce the observational global mean temperature anomalies of the last 150
years. Nevertheless, ESMs need further improvements, most importantly regarding
(i) the large spread in their estimates of climate sensitivity, i.e., the
temperature response to increases in atmospheric greenhouse gases, (ii) the
modeled spatial patterns of key variables such as temperature and
precipitation, (iii) their representation of extreme weather events, and (iv)
their representation of multistable Earth system components and their ability
to predict associated abrupt transitions. Here, we argue that making ESMs
automatically differentiable has huge potential to advance ESMs, especially
with respect to these key shortcomings. First, automatic differentiability
would allow objective calibration of ESMs, i.e., the selection of optimal
values with respect to a cost function for a large number of free parameters,
which are currently tuned mostly manually. Second, recent advances in Machine
Learning (ML) and in the amount, accuracy, and resolution of observational data
promise to be helpful with at least some of the above aspects because ML may be
used to incorporate additional information from observations into ESMs.
Automatic differentiability is an essential ingredient in the construction of
such hybrid models, combining process-based ESMs with ML components. We
document recent work showcasing the potential of automatic differentiation for
a new generation of substantially improved, data-informed ESMs.
- Abstract（参考訳）: 地球系モデル (Earth System Models, ESMs) は、数十年から数世紀にわたって、特に人為的な温室効果ガスの放出に反応して、将来の地球系の状態を調査するための主要なツールである。
最先端esmは過去150年間の観測平均気温異常を再現することができる。
それでもESMにはさらなる改善が必要だ。
(i)大気中の温室効果ガスの増加に対する温度応答という,気候感受性の推定値の大規模な拡散
(II)温度や降水などの鍵変数のモデル化された空間パターン
(三)極度の気象事象の表現、及び
(iv)それらの多安定地球系成分の表現と、それに伴う急変を予測する能力
ここでは、ESMを自動で差別化できることは、特にこれらの重要な欠点に関して、ESMを前進させる大きな可能性を秘めていると論じる。
第一に、自動微分可能性(automatic differentiability)は、ESMの客観的な校正、すなわち、現在主に手動で調整されている多数の自由パラメータに対するコスト関数に対する最適値の選択を可能にする。
第2に、機械学習(ML)の最近の進歩と観測データの量、正確性、解像度は、観測からESMに付加的な情報を組み込むためにMLが使用されるため、上記の少なくともいくつかの側面に役立つと約束されている。
自動微分は、プロセスベースのESMとMLコンポーネントを組み合わせたハイブリッドモデルの構築において重要な要素である。
我々は、データインフォームドESMを改良した新しい世代の自動微分の可能性を示す最近の研究を報告する。
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