論文の概要: Expanding Mars Climate Modeling: Interpretable Machine Learning for Modeling MSL Relative Humidity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01424v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 08:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 19:35:15.711723
• Title: Expanding Mars Climate Modeling: Interpretable Machine Learning for Modeling MSL Relative Humidity
• Title（参考訳）: 火星の気候モデリングの拡大:msl相対湿度モデリングのための解釈可能な機械学習
• Authors: Nour Abdelmoneim, Dattaraj B. Dhuri, Dimitra Atri, Germ\'an Mart\'inez
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を活用した火星の気候モデリング手法を提案する。 我々の研究は、Gale Craterの相対湿度を正確にモデル化するために設計されたディープニューラルネットワークを提案する。 我々のニューラルネットワークは、いくつかの気象変数を用いて、ガレクレーターの相対湿度を効果的にモデル化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the past several decades, numerous attempts have been made to model the climate of Mars with extensive studies focusing on the planet's dynamics and the understanding of its climate. While physical modeling and data assimilation approaches have made significant progress, uncertainties persist in comprehensively capturing and modeling the complexities of Martian climate. In this work, we propose a novel approach to Martian climate modeling by leveraging machine learning techniques that have shown remarkable success in Earth climate modeling. Our study presents a deep neural network designed to accurately model relative humidity in Gale Crater, as measured by NASA's Mars Science Laboratory ``Curiosity'' rover. By utilizing simulated meteorological variables produced by the Mars Planetary Climate Model, a robust Global Circulation Model, our model accurately predicts relative humidity with a mean error of 3\% and an $R^2$ score of 0.92. Furthermore, we present an approach to predict quantile ranges of relative humidity, catering to applications that require a range of values. To address the challenge of interpretability associated with machine learning models, we utilize an interpretable model architecture and conduct an in-depth analysis of its internal mechanisms and decision making processes. We find that our neural network can effectively model relative humidity at Gale crater using a few meteorological variables, with the monthly mean surface H$_2$O layer, planetary boundary layer height, convective wind speed, and solar zenith angle being the primary contributors to the model predictions. In addition to providing a fast and efficient method to modeling climate variables on Mars, this modeling approach can also be used to expand on current datasets by filling spatial and temporal gaps in observations.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、火星の気候をモデル化するための多くの試みが行われ、惑星のダイナミクスと気候の理解に焦点を当てた広範な研究が行われた。 物理モデリングとデータ同化のアプローチは大きな進歩を遂げたが、不確実性は火星の気候の複雑さを包括的に捉え、モデル化し続ける。 本研究では,地球の気候モデリングに顕著な成功を収めた機械学習技術を活用して,火星の気候モデリングに新たなアプローチを提案する。 本研究では,nasaの火星科学研究所 ‘curiosity’ ローバーが測定した,ガレクレーターの相対湿度を正確にモデル化する深層ニューラルネットワークを提案する。 強固な地球循環モデルである火星惑星気候モデルによるシミュレーション気象変数を利用することで,平均誤差が3\%,r^2$スコアが0.02である相対湿度を正確に予測する。 さらに,相対湿度の量的範囲を予測する手法を提案する。 機械学習モデルに関連する解釈可能性の課題に対処するために,解釈可能なモデルアーキテクチャを利用し,その内部機構と意思決定過程を詳細に分析する。 我々のニューラルネットワークは、月平均表面H$2$O層、惑星境界層の高さ、対流風速、太陽のゼニス角をモデル予測の主要な要因とする、いくつかの気象変数を用いて、ガレクレーターの相対湿度を効果的にモデル化することができる。 火星の気候変数を高速かつ効率的にモデル化する方法を提供するだけでなく、このモデリング手法は、観測における空間的および時間的ギャップを埋めることで、現在のデータセットを拡張するためにも利用できる。

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