論文の概要: Explainable Graph Neural Networks for Observation Impact Analysis in Atmospheric State Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17384v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 05:10:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 16:45:50.097590
- Title: Explainable Graph Neural Networks for Observation Impact Analysis in Atmospheric State Estimation
- Title(参考訳): 大気状態推定における観測影響解析のための説明可能なグラフニューラルネットワーク
- Authors: Hyeon-Ju Jeon, Jeon-Ho Kang, In-Hyuk Kwon, O-Joun Lee,
- Abstract要約: 観測点と数値気象予報点を気象グラフに統合し,NWP点を中心とした$k$-hopのサブグラフを抽出する。
自己監督型GNNは、これらの$k$-hop radii内のデータを集約することで大気状態を推定するために使用される。
本研究は、推定過程における異なる観測の意義を定量化するために、勾配に基づく説明可能性法を適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7410069559220338
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates the impact of observations on atmospheric state estimation in weather forecasting systems using graph neural networks (GNNs) and explainability methods. We integrate observation and Numerical Weather Prediction (NWP) points into a meteorological graph, extracting $k$-hop subgraphs centered on NWP points. Self-supervised GNNs are employed to estimate the atmospheric state by aggregating data within these $k$-hop radii. The study applies gradient-based explainability methods to quantify the significance of different observations in the estimation process. Evaluated with data from 11 satellite and land-based observations, the results highlight the effectiveness of visualizing the importance of observation types, enhancing the understanding and optimization of observational data in weather forecasting.
- Abstract(参考訳): 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と説明可能性法を用いた気象予報システムにおける大気状態推定に対する観測の影響について検討する。
観測値と数値気象予測値(NWP)を気象グラフに統合し,NWP点を中心に$k$-hopのサブグラフを抽出する。
自己監督型GNNは、これらの$k$-hop radii内のデータを集約することで大気状態を推定するために使用される。
本研究は、推定過程における異なる観測の意義を定量化するために、勾配に基づく説明可能性法を適用した。
その結果, 気象予報における観測データの重要性を可視化し, 観測データの理解と最適化を向上する効果が示された。
関連論文リスト
- Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.40407388422514]
我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。
次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。
気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T06:47:21Z) - CloudNine: Analyzing Meteorological Observation Impact on Weather
Prediction Using Explainable Graph Neural Networks [1.9019250262578853]
CloudNine'は、説明可能なグラフニューラルネットワーク(XGNN)に基づく特定の予測に対する個々の観測の影響の分析を可能にする
本研究では,地球系の3次元空間における観測をWebアプリケーションで探索し,個々の観測が特定の空間領域や時間領域における予測に与える影響を可視化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T01:29:17Z) - Comparative Evaluation of Weather Forecasting using Machine Learning
Models [2.0971479389679337]
本研究では,ダッカ市の1つの気象観測所から得られた20年間のデータセットを用いて,降水パターンと降水パターンの予測における機械学習アルゴリズムの寄与を分析することに焦点を当てた。
グラディエントブースティング、AdaBoosting、Artificial Neural Network、Stacking Random Forest、Stacking Neural Network、Stacking KNNなどのアルゴリズムを評価して比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T08:25:28Z) - VN-Net: Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network for Sparse Spatio-Temporal Meteorological Forecasting [12.737085738169164]
VN-Netは、マルチモーダルデータを利用してスパース時間気象予報をより良く扱うためのGCN法を導入する最初の試みである。
VN-Netは、温度、相対湿度、予測のための平均絶対誤差(MAE)と根平均二乗誤差(RMSE)にかなりの差で最先端である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T12:41:57Z) - Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。
データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。
提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:02:56Z) - Towards Interpretable Solar Flare Prediction with Attention-based Deep
Neural Networks [1.1624569521079424]
太陽フレア予測は宇宙天気予報の中心的な問題である。
我々は、フルディスクのバイナリフレア予測を行うための注意に基づくディープラーニングモデルを開発した。
本モデルでは、フルディスク磁気画像から、アクティブ領域に対応する顕著な特徴を学習することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T19:21:10Z) - Tipping Point Forecasting in Non-Stationary Dynamics on Function Spaces [78.08947381962658]
タップポイントは急激で、急激で、しばしば非定常力学系の進化における不可逆的な変化である。
我々は、関数空間間のマッピングを学習する新しいリカレントニューラル演算子(RNO)を用いて、そのような非定常系の進化を学習する。
本稿では,物理制約から逸脱をモニタリングすることで,チップ点の予測を行う共形予測フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T05:42:27Z) - Generalizing Backpropagation for Gradient-Based Interpretability [103.2998254573497]
モデルの勾配は、半環を用いたより一般的な定式化の特別な場合であることを示す。
この観測により、バックプロパゲーションアルゴリズムを一般化し、他の解釈可能な統計を効率的に計算することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T15:19:53Z) - Deep Learning Models of the Discrete Component of the Galactic
Interstellar Gamma-Ray Emission [61.26321023273399]
H2星間ガス中の小さな(あるいは離散的な)構造からの重要な点状成分がフェルミ・LATデータに存在する可能性がある。
深層学習は、これらの稀なH2プロキシによって追跡されるガンマ線放射を、データ豊富な領域において統計的に有意な範囲でモデル化するために効果的に利用される可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T18:00:07Z) - Forecasting large-scale circulation regimes using deformable
convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討
今後1~15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。
より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5~6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T11:37:00Z) - A data-driven approach to the forecasting of ground-level ozone
concentration [0.0]
本研究では,スイス南部におけるオゾン濃度の日頭最大値の予測に機械学習アプローチを適用した。
重み付けが、オゾンの日中ピーク値の特定の範囲の予測精度を高めるのにどう役立つかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T09:35:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。