論文の概要: Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15419v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 16:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 12:31:48.754631
• Title: Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたENSO予測の初期誤差感度の同定
• Authors: Kinya Toride, Matthew Newman, Andrew Hoell, Antonietta Capotondi, Jakob Schlör, Dillon Amaya,
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングとモデル・アナログ予測を統合したハイブリッド手法を提案する。 我々は,エルニーニョ-南方振動(ENSO)を季節-年周期で予測するためのアプローチを評価する。 その結果,赤道太平洋における海面温度異常の予測は9～12ヶ月で10%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a hybrid method that integrates deep learning with model-analog forecasting, a straightforward yet effective approach that generates forecasts from similar initial climate states in a repository of model simulations. This hybrid framework employs a convolutional neural network to estimate state-dependent weights to identify analog states. The advantage of our method lies in its physical interpretability, offering insights into initial-error-sensitive regions through estimated weights and the ability to trace the physically-based temporal evolution of the system through analog forecasting. We evaluate our approach using the Community Earth System Model Version 2 Large Ensemble to forecast the El Ni\~no-Southern Oscillation (ENSO) on a seasonal-to-annual time scale. Results show a 10% improvement in forecasting sea surface temperature anomalies over the equatorial Pacific at 9-12 months leads compared to the traditional model-analog technique. Furthermore, our hybrid model demonstrates improvements in boreal winter and spring initialization when evaluated against a reanalysis dataset. Our deep learning-based approach reveals state-dependent sensitivity linked to various seasonally varying physical processes, including the Pacific Meridional Modes, equatorial recharge oscillator, and stochastic wind forcing. Notably, disparities emerge in the sensitivity associated with El Ni\~no and La Ni\~na events. We find that sea surface temperature over the tropical Pacific plays a more crucial role in El Ni\~no forecasting, while zonal wind stress over the same region exhibits greater significance in La Ni\~na prediction. This approach has broad implications for forecasting diverse climate phenomena, including regional temperature and precipitation, which are challenging for the traditional model-analog forecasting method.
• Abstract（参考訳）: モデルシミュレーションのレポジトリにおいて,モデル・アナログ予測と深層学習を統合するハイブリッド手法を提案する。 このハイブリッドフレームワークは、畳み込みニューラルネットワークを使用して、状態依存の重みを推定し、アナログ状態を特定する。 提案手法の利点は, 推定重みによる初期エラー感応領域の洞察と, アナログ予測によるシステムの物理的時間的進化を追跡できる点にある。 我々は,コミュニティアースシステムモデルバージョン2大アンサンブルを用いて,季節ごとの時間スケールでエルニコ~南方振動(ENSO)を予測した。 その結果,9～12ヶ月の赤道太平洋における海面温度異常の予測は従来のモデルアナログ法と比較して10%改善した。 さらに,本モデルでは, 実冬と春の初生化が, リアナリシスデータセットと比較した場合に改善されることが示されている。 深層学習に基づくアプローチでは,太平洋メリディショナルモード,赤道リチャージ発振器,確率風力など,季節によって変化する様々な物理過程に関連付けられた状態依存感度が明らかになった。 特に、El Ni\no および La Ni\~na イベントに関連する感度に相違が生じる。 熱帯太平洋の海面温度はエル・ニ・ナの予測においてより重要な役割を担っているのに対し、同じ地域の帯状風力はラ・ニ・ナの予測においてより重要な役割を担っている。 このアプローチは、地域温度や降水量を含む多様な気候現象を予測するために幅広い意味を持ち、従来のモデル・アナログ予測法では難しい。

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