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。

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