Fugu-MT 論文翻訳(概要): Global Vegetation Modeling with Pre-Trained Weather Transformers

論文の概要: Global Vegetation Modeling with Pre-Trained Weather Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18438v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 10:45:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 17:27:38.411083
Title: Global Vegetation Modeling with Pre-Trained Weather Transformers
Title（参考訳）: 事前学習型気象変圧器を用いた地球植生モデリング
Authors: Pascal Janetzky, Florian Gallusser, Simon Hentschel, Andreas Hotho, Anna Krause,
Abstract要約: 我々は、植物活動のモデル化のために、利用可能なFourCastNetを適応させる。我々は、大気の状態の学習されたグローバルな表現が、正規化差分植生指標(NDVI)をモデル化するためにどのように転送できるかを検討する。我々は,事前学習した気象モデルを利用することで,NDVIモデルをスクラッチから学習するよりもNDVI推定を改善することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.238622204691961
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate vegetation models can produce further insights into the complex interaction between vegetation activity and ecosystem processes. Previous research has established that long-term trends and short-term variability of temperature and precipitation affect vegetation activity. Motivated by the recent success of Transformer-based Deep Learning models for medium-range weather forecasting, we adapt the publicly available pre-trained FourCastNet to model vegetation activity while accounting for the short-term dynamics of climate variability. We investigate how the learned global representation of the atmosphere's state can be transferred to model the normalized difference vegetation index (NDVI). Our model globally estimates vegetation activity at a resolution of \SI{0.25}{\degree} while relying only on meteorological data. We demonstrate that leveraging pre-trained weather models improves the NDVI estimates compared to learning an NDVI model from scratch. Additionally, we compare our results to other recent data-driven NDVI modeling approaches from machine learning and ecology literature. We further provide experimental evidence on how much data and training time is necessary to turn FourCastNet into an effective vegetation model. Code and models will be made available upon publication.
Abstract（参考訳）: 正確な植生モデルにより、植生活動と生態系プロセスの間の複雑な相互作用に関するさらなる洞察が得られる。過去の研究では、気温と降水量の長期的傾向と短期的変動が植生活動に影響を及ぼすことが確認されている。中距離気象予測のためのトランスフォーマーベースのディープラーニングモデルの成功により、我々は、気候変動の短期的ダイナミクスを考慮しつつ、植生活動のモデル化に、公開トレーニング済みのFourCastNetを適用した。本研究では, 大気の状態のグローバルな表現が, 正規化差分植生指標(NDVI)をモデル化するためにどのように変換されるかを検討する。我々のモデルでは,気象データにのみ依存しながら,SI{0.25}{\degree} の分解能で植生活動を評価する。我々は,事前学習した気象モデルを利用することで,NDVIモデルをスクラッチから学習するよりもNDVI推定を改善することを示した。さらに、この結果と、機械学習や生態学文献からの最近のデータ駆動型NDVIモデリング手法を比較した。さらに、FourCastNetを効果的な植生モデルに変えるのに必要なデータとトレーニング時間について実験的な証拠を提供する。コードとモデルは公開時に公開される。

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