論文の概要: Using Explainable AI and Transfer Learning to understand and predict the maintenance of Atlantic blocking with limited observational data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08613v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 17:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:18:01.757771
• Title: Using Explainable AI and Transfer Learning to understand and predict the maintenance of Atlantic blocking with limited observational data
• Title（参考訳）: 説明可能なAIと転送学習を用いて限られた観測データによる大西洋封鎖の維持を理解・予測する
• Authors: Huan Zhang, Justin Finkel, Dorian S. Abbot, Edwin P. Gerber, Jonathan Weare,
• Abstract要約: ブロッキング・イベントは、極度の気象、特に気象システムを妨害する長期のブロッキング・イベントの重要な原因である。 説明可能な人工知能(Explainable Artificial Intelligence)は、長いブロッキングイベントの物理的原因を特定するのに役立つ、データ分析手法のクラスである。 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、大西洋ブロッキングの持続性に対するスパース予測モデルを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.72430072816717
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Blocking events are an important cause of extreme weather, especially long-lasting blocking events that trap weather systems in place. The duration of blocking events is, however, underestimated in climate models. Explainable Artificial Intelligence are a class of data analysis methods that can help identify physical causes of prolonged blocking events and diagnose model deficiencies. We demonstrate this approach on an idealized quasigeostrophic model developed by Marshall and Molteni (1993). We train a convolutional neural network (CNN), and subsequently, build a sparse predictive model for the persistence of Atlantic blocking, conditioned on an initial high-pressure anomaly. Shapley Additive ExPlanation (SHAP) analysis reveals that high-pressure anomalies in the American Southeast and North Atlantic, separated by a trough over Atlantic Canada, contribute significantly to prediction of sustained blocking events in the Atlantic region. This agrees with previous work that identified precursors in the same regions via wave train analysis. When we apply the same CNN to blockings in the ERA5 atmospheric reanalysis, there is insufficient data to accurately predict persistent blocks. We partially overcome this limitation by pre-training the CNN on the plentiful data of the Marshall-Molteni model, and then using Transfer Learning to achieve better predictions than direct training. SHAP analysis before and after transfer learning allows a comparison between the predictive features in the reanalysis and the quasigeostrophic model, quantifying dynamical biases in the idealized model. This work demonstrates the potential for machine learning methods to extract meaningful precursors of extreme weather events and achieve better prediction using limited observational data.
• Abstract（参考訳）: ブロッキング・イベントは、極度の気象、特に気象システムを妨害する長期のブロッキング・イベントの重要な原因である。 しかし、ブロックイベントの期間は、気候モデルでは過小評価されている。 説明可能な人工知能(Explainable Artificial Intelligence)は、長いブロッキングイベントの物理的原因を特定し、モデルの欠陥を診断するのに役立つ、データ分析手法のクラスである。 このアプローチを、Marshall and Molteni (1993) によって開発された理想化された準地球栄養モデル上で実証する。 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、その後、初期高圧異常を条件とした大西洋封鎖の持続性に対するスパース予測モデルを構築した。 Shapley Additive ExPlanation (SHAP) 分析により、大西洋上のトラフによって分離された米国南東部と北大西洋の高圧異常が、大西洋地域の持続的なブロッキング現象の予測に大きく貢献していることが明らかになった。 これは、ウェーブトレイン解析を通じて同一領域の前駆体を特定する以前の研究と一致している。 ERA5大気再分析におけるブロックに同じCNNを適用すると、持続的ブロックを正確に予測するデータは不十分である。 我々は、マーシャル・モルテニモデルの豊富なデータに基づいてCNNを事前訓練し、トランスファーラーニングを用いて直接訓練よりも優れた予測を行うことにより、この制限を部分的に克服する。 移行学習前後のSHAP分析は、再解析における予測的特徴と準ゲオゾフィックモデルの比較を可能にし、理想化されたモデルにおける動的バイアスを定量化する。 この研究は、極端な気象事象の有意義な前駆体を抽出し、限られた観測データを用いてより良い予測を行う機械学習手法の可能性を示す。

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