論文の概要: TROPHY: A Topologically Robust Physics-Informed Tracking Framework for Tropical Cyclones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15243v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 00:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 14:01:56.857186
• Title: TROPHY: A Topologically Robust Physics-Informed Tracking Framework for Tropical Cyclones
• Title（参考訳）: 熱帯サイクロンのトポロジカルロバストな物理形追跡フレームワークphy
• Authors: Lin Yan, Hanqi Guo, Thomas Peterka, Bei Wang, Jiali Wang
• Abstract要約: 本稿では,熱帯サイクロン追跡のためのトポロジカル・ロバストな物理インフォームト・トラッキング・フレームワーク(TROPHY)を提案する。 プリプロセッシングにおいて,短寿命で安定性の低い臨界点の90%をフィルタする物理インフォームド特徴選択法を提案する。 TROPHYをERA5の再解析データから30年間の2次元風洞に適用し,多数のTCトラックを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.650202794545353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tropical cyclones (TCs) are among the most destructive weather systems. Realistically and efficiently detecting and tracking TCs are critical for assessing their impacts and risks. Recently, a multilevel robustness framework has been introduced to study the critical points of time-varying vector fields. The framework quantifies the robustness of critical points across varying neighborhoods. By relating the multilevel robustness with critical point tracking, the framework has demonstrated its potential in cyclone tracking. An advantage is that it identifies cyclonic features using only 2D wind vector fields, which is encouraging as most tracking algorithms require multiple dynamic and thermodynamic variables at different altitudes. A disadvantage is that the framework does not scale well computationally for datasets containing a large number of cyclones. This paper introduces a topologically robust physics-informed tracking framework (TROPHY) for TC tracking. The main idea is to integrate physical knowledge of TC to drastically improve the computational efficiency of multilevel robustness framework for large-scale climate datasets. First, during preprocessing, we propose a physics-informed feature selection strategy to filter 90% of critical points that are short-lived and have low stability, thus preserving good candidates for TC tracking. Second, during in-processing, we impose constraints during the multilevel robustness computation to focus only on physics-informed neighborhoods of TCs. We apply TROPHY to 30 years of 2D wind fields from reanalysis data in ERA5 and generate a number of TC tracks. In comparison with the observed tracks, we demonstrate that TROPHY can capture TC characteristics that are comparable to and sometimes even better than a well-validated TC tracking algorithm that requires multiple dynamic and thermodynamic scalar fields.
• Abstract（参考訳）: 熱帯サイクロン(TC)は最も破壊的な気象システムの一つである。 TCのリアルタイムかつ効率的な検出と追跡は、その影響とリスクを評価する上で重要である。 近年,時変ベクトル場の臨界点を研究するために,多レベルロバストネスフレームワークが導入された。 この枠組みは、様々な地区にわたる臨界点のロバスト性を定量化する。 多レベルロバスト性と臨界点追跡を関連付けることで、このフレームワークはサイクロン追跡の可能性を実証している。 利点は、多くの追跡アルゴリズムが異なる高度で複数の動的・熱力学的変数を必要とするため、2次元の風速ベクトル場のみを用いてサイクロニックな特徴を特定することである。 欠点は、このフレームワークが大量のサイクロンを含むデータセットに対して十分にスケールしていないことである。 本稿では,TC追跡のためのトポロジカルに堅牢な物理インフォームドトラッキングフレームワーク(TROPHY)を提案する。 主な考え方は、大規模気候データセットのための多レベルロバストネスフレームワークの計算効率を大幅に改善するために、TCの物理的知識を統合することである。 まず, 予備処理中に, 短命で安定性の低い臨界点の90%をフィルタリングし, tc追跡に適した候補を保ち, 物理に変形した特徴選択戦略を提案する。 第2に,マルチレベルロバストネス計算における制約を課し,TCLの物理情報のみに焦点をあてる。 TROPHYをERA5の再解析データから30年間の2次元風洞に適用し,多数のTCトラックを生成する。 観測されたトラックと比較すると、TROPHYは複数の動的および熱力学的スカラー場を必要とするよく検証されたTC追跡アルゴリズムに匹敵するTC特性を捉えることができる。

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