Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChaosBench: A Multi-Channel, Physics-Based Benchmark for Subseasonal-to-Seasonal Climate Prediction

論文の概要: ChaosBench: A Multi-Channel, Physics-Based Benchmark for Subseasonal-to-Seasonal Climate Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00712v2
Date: Fri, 1 Mar 2024 21:53:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 19:55:08.522870
Title: ChaosBench: A Multi-Channel, Physics-Based Benchmark for Subseasonal-to-Seasonal Climate Prediction
Title（参考訳）: chaosbench: 季節-季節間気候予測のためのマルチチャネル物理ベースのベンチマーク
Authors: Juan Nathaniel, Yongquan Qu, Tung Nguyen, Sungduk Yu, Julius Busecke, Aditya Grover, Pierre Gentine
Abstract要約: ChaosBenchは、S2S(Subseasonal-to-seasonal)予測のための大規模でマルチチャネルな物理ベースのベンチマークである。 ChaosBenchには460Kフレームの現実世界の観測とシミュレーションがあり、それぞれが60の可変チャネルを持ち、最大45年間をカバーしている。複雑度が異なる2つのタスク、フルとスパースなダイナミクス予測を確立します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.23266726649901
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Accurate prediction of climate in the subseasonal-to-seasonal scale is crucial for disaster readiness, reduced economic risk, and improved policy-making amidst climate change. Yet, S2S prediction remains challenging due to the chaotic nature of such system. At present, existing benchmarks for weather and climate applications, tend to (1) have shorter forecasting range of up-to 14 days, (2) do not include a wide range of operational baseline forecasts, and (3) lack physics-based constraints for explainability. Thus, we propose ChaosBench, a large-scale, multi-channel, physics-based benchmark for S2S prediction. ChaosBench has over 460K frames of real-world observations and simulations, each with 60 variable-channels and spanning for up-to 45 years. We also propose several physics-based, in addition to vision-based metrics, that enables for a more physically-consistent model. Furthermore, we include a diverse set of physics-based forecasts from 4 national weather agencies as baselines to our data-driven counterpart. We establish two tasks that vary in complexity: full and sparse dynamics prediction. Our benchmark is one of the first to perform large-scale evaluation on existing models including PanguWeather, FourCastNetV2, GraphCast, and ClimaX, and finds methods originally developed for weather-scale applications fails on S2S task: they perform much worse than just simply taking the long-term climatological averages. We release our benchmark code and datasets at https://leap-stc.github.io/ChaosBench.
Abstract（参考訳）: 季節-季節スケールの正確な気候予測は、災害の準備、経済リスクの低減、気候変動に伴う政策決定の改善に不可欠である。しかし,そのようなシステムのカオス性からs2sの予測は依然として困難である。現在、気象・気候に関する既存のベンチマークでは、(1)予測範囲が最大14日、(2)運用ベースライン予測が広範囲に含まれておらず、(3)説明可能性に関する物理ベースの制約が欠如している傾向にある。そこで我々は,S2S予測のための大規模マルチチャネル物理ベースのベンチマークChaosBenchを提案する。 chaosbenchには460万フレーム以上の実世界の観測とシミュレーションがあり、それぞれ60の可変チャネルと最大45年のスパンがある。また、より物理的に一貫性のあるモデルを可能にするビジョンベースのメトリクスに加えて、物理に基づくいくつかのメトリクスを提案する。さらに,4つの気象庁の物理ベースの予測を,データ駆動型気象庁のベースラインとして多種多様に含む。複雑性の異なる2つのタスク、フルとスパースダイナミクスの予測を確立します。私たちのベンチマークは、panguweather、fourcastnetv2、graphcast、climaxなど既存のモデルで大規模評価を行った最初の例の1つで、もともとs2sタスクでは、気象スケールアプリケーション用に開発された手法が失敗することを発見しました。私たちはベンチマークコードとデータセットをhttps://leap-stc.github.io/chaosbenchでリリースします。

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