Fugu-MT 論文翻訳(概要): Climate Model Driven Seasonal Forecasting Approach with Deep Learning

論文の概要: Climate Model Driven Seasonal Forecasting Approach with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10480v1
Date: Tue, 21 Feb 2023 07:00:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-22 16:06:05.462174
Title: Climate Model Driven Seasonal Forecasting Approach with Deep Learning
Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた気候モデル駆動季節予測手法
Authors: Alper Unal, Busra Asan, Ismail Sezen, Bugra Yesilkaynak, Yusuf Aydin, Mehmet Ilicak, Gozde Unal
Abstract要約: 本稿では,最先端の深層学習モデル(UNet++)を最先端のグローバルCMIP6モデルで訓練し,その1ヶ月前に世界温度を予測する。 ERA5データセットは、検証データセットのパフォーマンス解析だけでなく、微調整にも使用された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0159681653887238
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding seasonal climatic conditions is critical for better management of resources such as water, energy and agriculture. Recently, there has been a great interest in utilizing the power of artificial intelligence methods in climate studies. This paper presents a cutting-edge deep learning model (UNet++) trained by state-of-the-art global CMIP6 models to forecast global temperatures a month ahead using the ERA5 reanalysis dataset. ERA5 dataset was also used for finetuning as well performance analysis in the validation dataset. Three different setups (CMIP6; CMIP6 + elevation; CMIP6 + elevation + ERA5 finetuning) were used with both UNet and UNet++ algorithms resulting in six different models. For each model 14 different sequential and non-sequential temporal settings were used. The Mean Absolute Error (MAE) analysis revealed that UNet++ with CMIP6 with elevation and ERA5 finetuning model with "Year 3 Month 2" temporal case provided the best outcome with an MAE of 0.7. Regression analysis over the validation dataset between the ERA5 data values and the corresponding AI model predictions revealed slope and $R^2$ values close to 1 suggesting a very good agreement. The AI model predicts significantly better than the mean CMIP6 ensemble between 2016 and 2021. Both models predict the summer months more accurately than the winter months.
Abstract（参考訳）: 季節的な気候条件を理解することは、水、エネルギー、農業などの資源のより良い管理に不可欠である。近年,気候研究における人工知能手法の活用に大きな関心が寄せられている。本稿では、最先端のディープラーニングモデル(UNet++)を最先端のグローバルCMIP6モデルで訓練し、ERA5再解析データセットを用いて1ヶ月前に世界温度を予測する。 ERA5データセットは、検証データセットのパフォーマンス解析だけでなく、微調整にも使用された。 3つの異なるセットアップ(CMIP6, CMIP6 + height, CMIP6 + elevation + ERA5 finetuning)がUNetとUNet++のアルゴリズムで使われ、6つの異なるモデルが作られた。各モデル14では、シーケンシャルおよび非シーケンシャルな時間設定が使用された。平均絶対誤差 (MAE) 解析の結果, CMIP6のUNet++と"Year 3 Month 2"の時間ケースを用いたERA5ファインタニングモデルがMAE0.7で最高の結果となった。 ERA5データ値と対応するAIモデル予測の間の検証データセットの回帰分析により、非常によい一致を示す1に近い勾配と$R^2$値が明らかになった。 AIモデルは、2016年から2021年の平均CMIP6アンサンブルよりもはるかに優れている。どちらのモデルも冬季よりも夏期を正確に予測している。

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