論文の概要: Interpretable AI-Driven Discovery of Terrain-Precipitation Relationships for Enhanced Climate Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15400v2
• Date: Sat, 2 Dec 2023 10:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:10:01.463508
• Title: Interpretable AI-Driven Discovery of Terrain-Precipitation Relationships for Enhanced Climate Insights
• Title（参考訳）: 気候指標強化のための解釈可能なAIによる地形降水関係の発見
• Authors: Hao Xu, Yuntian Chen, Zhenzhong Zeng, Nina Li, Jian Li, Dongxiao Zhang
• Abstract要約: GA-GWR(GA-GWR)と呼ばれるAIによる知識発見フレームワークを提案する。 本研究は,複雑な地形を特徴とする地域での降水パターンと地形特性の関係を規定する明示的な方程式を明らかにすることを目的とする。 このAI駆動の知識発見を通じて、地形の特徴と降水パターンの関連性に光を当てた、これまで公表されていなかった明示的な方程式が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.780306158191443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable strides made by AI-driven models in modern precipitation forecasting, these black-box models cannot inherently deepen the comprehension of underlying mechanisms. To address this limitation, we propose an AI-driven knowledge discovery framework known as genetic algorithm-geographic weighted regression (GA-GWR). Our approach seeks to unveil the explicit equations that govern the intricate relationship between precipitation patterns and terrain characteristics in regions marked by complex terrain. Through this AI-driven knowledge discovery, we uncover previously undisclosed explicit equations that shed light on the connection between terrain features and precipitation patterns. These equations demonstrate remarkable accuracy when applied to precipitation data, outperforming conventional empirical models. Notably, our research reveals that the parameters within these equations are dynamic, adapting to evolving climate patterns. Ultimately, the unveiled equations have practical applications, particularly in fine-scale downscaling for precipitation predictions using low-resolution future climate data. This capability offers invaluable insights into the anticipated changes in precipitation patterns across diverse terrains under future climate scenarios, which enhances our ability to address the challenges posed by contemporary climate science.
• Abstract（参考訳）: 現代の降水予測におけるAI駆動モデルによる顕著な進歩にもかかわらず、これらのブラックボックスモデルは本質的に基盤となるメカニズムの理解を深めることはできない。 この制限に対処するため,GA-GWR(GA-GWR)と呼ばれるAIによる知識発見フレームワークを提案する。 本研究は,複雑な地形を特徴とする地域での降水パターンと地形特性の複雑な関係を規定する明示的な方程式を明らかにすることを目的とする。 このai駆動の知識発見を通じて、地形の特徴と降水パターンの関係に光を当てた、これまで公表されていなかった明示的な方程式を明らかにする。 これらの方程式は降水データに適用した場合の顕著な精度を示し、従来の経験モデルよりも優れている。 特に,これらの方程式のパラメータが動的であり,進化する気候パターンに適応していることが判明した。 最終的に、公表された方程式は、特に低解像度の将来の気候データを用いた降水予測のスケールダウンスケーリングに実用的応用がある。 この能力は、将来の気候シナリオで様々な地形にまたがる降水パターンの変化を予測できる貴重な洞察を与え、現代の気候科学が抱える課題に対処する能力を高めます。

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