論文の概要: Harnessing machine learning for accurate treatment of overlapping
opacity species in general circulation models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00775v3
- Date: Wed, 6 Dec 2023 16:08:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 18:02:24.178711
- Title: Harnessing machine learning for accurate treatment of overlapping
opacity species in general circulation models
- Title（参考訳）: 一般循環モデルにおける重複不透明種の高精度処理のための機械学習
- Authors: Aaron David Schneider, Paul Molli\`ere, Gilles Louppe, Ludmila Carone,
Uffe Gr{\aa}e J{\o}rgensen, Leen Decin, Christiane Helling
- Abstract要約: 本研究では,一般循環モデル(GCM)における化学と放射線のカップリングについて検討する。
我々は,個々の相関k不透明度(k-tables)を効果的に組み合わせた,DeepSets(DS)に基づく高速機械学習手法を提案する。
以上の結果から,DS法はGCMでの使用には正確かつ効率的である一方,RORRは遅すぎることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.376139933167879
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To understand high precision observations of exoplanets and brown dwarfs, we
need detailed and complex general circulation models (GCMs) that incorporate
hydrodynamics, chemistry, and radiation. For this study, we specifically
examined the coupling between chemistry and radiation in GCMs and compared
different methods for the mixing of opacities of different chemical species in
the correlated-k assumption, when equilibrium chemistry cannot be assumed. We
propose a fast machine learning method based on DeepSets (DS), which
effectively combines individual correlated-k opacities (k-tables). We evaluated
the DS method alongside other published methods such as adaptive equivalent
extinction (AEE) and random overlap with rebinning and resorting (RORR). We
integrated these mixing methods into our GCM (expeRT/MITgcm) and assessed their
accuracy and performance for the example of the hot Jupiter HD~209458 b. Our
findings indicate that the DS method is both accurate and efficient for GCM
usage, whereas RORR is too slow. Additionally, we observed that the accuracy of
AEE depends on its specific implementation and may introduce numerical issues
in achieving radiative transfer solution convergence. We then applied the DS
mixing method in a simplified chemical disequilibrium situation, where we
modeled the rainout of TiO and VO, and confirmed that the rainout of TiO and VO
would hinder the formation of a stratosphere. To further expedite the
development of consistent disequilibrium chemistry calculations in GCMs, we
provide documentation and code for coupling the DS mixing method with
correlated-k radiative transfer solvers. The DS method has been extensively
tested to be accurate enough for GCMs; however, other methods might be needed
for accelerating atmospheric retrievals.
- Abstract（参考訳）: 太陽系外惑星や褐色小星の高精度な観測を理解するためには、流体力学、化学、放射線を含む詳細で複雑な一般循環モデル(GCM)が必要である。
本研究では, GCMにおける化学と放射線のカップリングについて検討し, 平衡化学を仮定できない場合, 相関kの仮定で異なる化学種の不透明度を混合する方法を比較した。
本稿では,個々の相関k不透明度(k-tables)を効果的に組み合わせた,DeepSets(DS)に基づく高速機械学習手法を提案する。
適応的等価消滅 (AEE) やランダムオーバーラップ (RORR) などの他の手法とともにDS法を評価した。
我々はこれらの混合法をGCM(expeRT/MITgcm)に統合し、ホットジュピターHD~209458 bの精度と性能を評価した。
以上の結果から,DS法はGCMでの使用には正確かつ効率的である一方,RORRは遅すぎることが示唆された。
さらに,AEEの精度はその具体的実装に依存しており,放射能伝達解収束の達成において,数値的な問題を提起する可能性も見いだした。
次に, 簡便な化学不平衡状態においてDS混合法を適用し, TiOおよびVOの降雨をモデル化し, TiOおよびVOの降雨が成層圏の形成を妨げることを確認した。
gcmsにおける不平衡化学計算の一貫性をさらに高めるために, ds混合法と相関k放射伝達ソルバを結合するための文書とコードを提供する。
DS法はGCMの精度を十分に評価するために広く試験されてきたが、大気圏の探索を加速するためには他の方法が必要であるかもしれない。
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