論文の概要: Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03960v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 15:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 15:30:03.550911
• Title: Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests
• Title（参考訳）: 落葉広葉樹林におけるフェノロジー予測のためのデータ駆動モデルと機械モデルの比較
• Authors: Christian Reimers, David Hafezi Rachti, Guahua Liu, Alexander J. Winkler
• Abstract要約: 我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.285748922842444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the future climate is crucial for informed policy decisions on climate change prevention and mitigation. Earth system models play an important role in predicting future climate, requiring accurate representation of complex sub-processes that span multiple time scales and spatial scales. One such process that links seasonal and interannual climate variability to cyclical biological events is tree phenology in deciduous broadleaf forests. Phenological dates, such as the start and end of the growing season, are critical for understanding the exchange of carbon and water between the biosphere and the atmosphere. Mechanistic prediction of these dates is challenging. Hybrid modelling, which integrates data-driven approaches into complex models, offers a solution. In this work, as a first step towards this goal, train a deep neural network to predict a phenological index from meteorological time series. We find that this approach outperforms traditional process-based models. This highlights the potential of data-driven methods to improve climate predictions. We also analyze which variables and aspects of the time series influence the predicted onset of the season, in order to gain a better understanding of the advantages and limitations of our model.
• Abstract（参考訳）: 将来の気候を理解することは、気候変動の予防と緩和に関する情報的な政策決定に不可欠である。 地球系モデルは将来の気候を予測する上で重要な役割を果たし、複数の時間スケールと空間スケールにまたがる複雑なサブプロセスの正確な表現を必要とする。 季節的および年次気候変動と周期的生物学的事象を関連付けるそのような過程の1つは、落葉広葉樹林の樹木現象である。 成長期の始まりと終わりのような現象学的日付は、生物圏と大気の間の炭素と水の交換を理解する上で重要である。 これらの日付の機械的予測は難しい。 データ駆動アプローチを複雑なモデルに統合するハイブリッドモデリングは、ソリューションを提供する。 この研究では、この目標に向かう第一歩として、深層ニューラルネットワークを訓練し、気象時系列から現象指数を予測する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。 これは、気候予測を改善するデータ駆動手法の可能性を強調している。 また、時系列のどの変数や側面がシーズンの予測開始に影響を与えるかを分析し、モデルの利点や限界をよりよく理解するために、分析を行う。

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