論文の概要: Reduced Order Probabilistic Emulation for Physics-Based Thermosphere Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04392v2
• Date: Wed, 9 Nov 2022 22:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:03:33.529311
• Title: Reduced Order Probabilistic Emulation for Physics-Based Thermosphere Models
• Title（参考訳）: 物理系熱圏モデルのための低次確率的エミュレーション
• Authors: Richard J. Licata and Piyush M. Mehta
• Abstract要約: 本研究は,TIE-GCM(Thermosphere Ionosphere Electrodynamics Circulation General Model)のための効率的なサロゲートを作成するために,確率論的機械学習(ML)手法を採用することを目的とする。 利用可能なデータ全体で、TIE-GCM ROPEは従来の線形手法と同様の誤差を示しながら、嵐時モデリングを改善した。 また,TIE-GCM ROPEは,TIE-GCM密度から得られる位置を5kmの偏りで捉えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The geospace environment is volatile and highly driven. Space weather has effects on Earth's magnetosphere that cause a dynamic and enigmatic response in the thermosphere, particularly on the evolution of neutral mass density. Many models exist that use space weather drivers to produce a density response, but these models are typically computationally expensive or inaccurate for certain space weather conditions. In response, this work aims to employ a probabilistic machine learning (ML) method to create an efficient surrogate for the Thermosphere Ionosphere Electrodynamics General Circulation Model (TIE-GCM), a physics-based thermosphere model. Our method leverages principal component analysis to reduce the dimensionality of TIE-GCM and recurrent neural networks to model the dynamic behavior of the thermosphere much quicker than the numerical model. The newly developed reduced order probabilistic emulator (ROPE) uses Long-Short Term Memory neural networks to perform time-series forecasting in the reduced state and provide distributions for future density. We show that across the available data, TIE-GCM ROPE has similar error to previous linear approaches while improving storm-time modeling. We also conduct a satellite propagation study for the significant November 2003 storm which shows that TIE-GCM ROPE can capture the position resulting from TIE-GCM density with < 5 km bias. Simultaneously, linear approaches provide point estimates that can result in biases of 7 - 18 km.
• Abstract（参考訳）: 空間環境は揮発性があり、高い駆動力を持つ。 宇宙の天気は地球の磁気圏に影響を与え、特に中性質量密度の進化に熱圏で動的かつエニグマティックな反応を引き起こす。 多くのモデルは、密度応答を生成するために宇宙気象ドライバを使用するが、これらのモデルは典型的には計算コストがかかるか、特定の宇宙気象条件に不正確である。 本研究の目的は、確率論的機械学習(ML)手法を用いて、物理学に基づく熱圏モデルである熱圏電離圏電気力学一般循環モデル(TIE-GCM)の効率的なサロゲートを作成することである。 本手法は,TIE-GCMとリカレントニューラルネットワークの次元性を低減し,熱圏の動的挙動を数値モデルよりはるかに高速にモデル化するために主成分分析を利用する。 新たに開発されたrope(reduced order probabilistic emulator)は、長期記憶ニューラルネットワークを使用して、削減された状態において時系列予測を行い、将来の密度の分布を提供する。 利用可能なデータ全体で、TIE-GCM ROPEは従来の線形手法と同様の誤差を示しながら、嵐時モデリングを改善する。 また,2003年11月の豪雨に対する衛星伝搬実験を行い,タイ・gcmロープがタイ・gcm密度が5km以上の偏差から生じる位置を捉えられることを示した。 同時に、線形アプローチは、7 - 18 kmの偏りをもたらす点推定を提供する。

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