論文の概要: Difference Learning for Air Quality Forecasting Transport Emulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14806v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 18:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 13:53:39.238473
• Title: Difference Learning for Air Quality Forecasting Transport Emulation
• Title（参考訳）: 空気質予測輸送エミュレーションの差分学習
• Authors: Reed River Chen, Christopher Ribaudo, Jennifer Sleeman, Chace Ashcraft, Collin Kofroth, Marisa Hughes, Ivanka Stajner, Kevin Viner, Kai Wang
• Abstract要約: アメリカ合衆国海洋大気局(National Oceanic and Atmospheric Administration)は、アメリカ合衆国大陸に対して大気質の予測ガイダンスを提供している。 彼らの大気質予測モデルは15kmの空間分解能に基づいているが、その目標は3kmの空間分解能に達することである。 現在では、化学種の輸送をモデル化するための計算的要求が禁止されているため、これは実現不可能である。 本手法は, 極端に空気質なイベントが存在する場合に, いかに技術が維持され, 運用上の潜在的な候補となるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.019717250933788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human health is negatively impacted by poor air quality including increased risk for respiratory and cardiovascular disease. Due to a recent increase in extreme air quality events, both globally and locally in the United States, finer resolution air quality forecasting guidance is needed to effectively adapt to these events. The National Oceanic and Atmospheric Administration provides air quality forecasting guidance for the Continental United States. Their air quality forecasting model is based on a 15 km spatial resolution; however, the goal is to reach a three km spatial resolution. This is currently not feasible due in part to prohibitive computational requirements for modeling the transport of chemical species. In this work, we describe a deep learning transport emulator that is able to reduce computations while maintaining skill comparable with the existing numerical model. We show how this method maintains skill in the presence of extreme air quality events, making it a potential candidate for operational use. We also explore evaluating how well this model maintains the physical properties of the modeled transport for a given set of species.
• Abstract（参考訳）: ヒトの健康は、呼吸器疾患や心血管疾患のリスクの増加など、空気の質の低下に悪影響を及ぼす。 近年、世界中でも地域でも極端な空気質のイベントが増えているため、これらのイベントに効果的に適応するためには、より微細な解像度の空気質予測ガイダンスが必要である。 アメリカ合衆国海洋大気局(national oceanic and atmospheric administration)は、アメリカ合衆国大陸の大気質予測ガイダンスを提供している。 彼らの大気質予測モデルは15kmの空間解像度に基づいているが、目標は3kmの空間解像度に達することである。 現在では、化学種の輸送をモデル化するための計算的要求が禁止されているため、これは実現不可能である。 本研究では,既存の数値モデルに匹敵する能力を維持しつつ,計算量を削減できるディープラーニングトランスポートエミュレータについて述べる。 本手法は,空気品質の極端なイベントが存在する場合に,いかにスキルを保ち続けるかを示し,運用上の候補となる可能性を示す。 また、このモデルが特定の種のモデル輸送の物理的性質をいかに良好に維持しているかを評価することも検討する。

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