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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15419v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 21:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:44.395597
• Title: Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity for Interpretable ENSO Forecasts
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた解釈可能なENSO予測における初期誤差感度の同定
• Authors: Kinya Toride, Matthew Newman, Andrew Hoell, Antonietta Capotondi, Jakob Schlör, Dillon J. 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解釈可能なモデル・アナログを提案する。 我々は,地域地球系モデルバージョン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ーニョ南部振動(ENSO)を予測する。 その結果,赤道太平洋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
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• Abstract: We introduce an interpretable-by-design method, optimized model-analog, that integrates deep learning with model-analog forecasting which 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 initial analog states that lead to shadowing target trajectories. The advantage of our method lies in its inherent interpretability, offering insights into initial-error-sensitive regions through estimated weights and the ability to trace the physically-based 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 equatorial Pacific sea surface temperature anomalies at 9-12 months leads compared to the unweighted model-analog technique. Furthermore, our model demonstrates improvements in boreal winter and spring initialization when evaluated against a reanalysis dataset. Our approach reveals state-dependent regional sensitivity linked to various seasonally varying physical processes, including the Pacific Meridional Modes, equatorial recharge oscillator, and stochastic wind forcing. Additionally, forecasts of El Ni\~no and La Ni\~na are sensitive to different initial states: El Ni\~no forecasts are more sensitive to initial error in tropical Pacific sea surface temperature in boreal winter, while La Ni\~na forecasts are more sensitive to initial error in tropical Pacific zonal wind stress in boreal summer. This approach has broad implications for forecasting diverse climate phenomena, including regional temperature and precipitation, which are challenging for the model-analog approach alone.
• 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・アナログを最適化した解釈可能なモデル・バイ・デザイン手法を導入し,モデル・アナログ予測と深層学習を統合したモデル・アナログ予測手法を提案する。 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、初期アナログ状態を特定し、標的軌道をシャドウイングする。 この手法の利点は、推定重みによる初期エラーに敏感な領域の洞察と、アナログ予測によるシステムの物理的進化を辿ることができるという点にある。 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,赤道太平洋海面温度異常の予測は9～12ヶ月で10%改善した。 さらに,本モデルでは,再解析データセットと比較した場合の冬と春の初期化の改善を実証する。 提案手法は,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性の地域感度を明らかにする。 さらに、エル・ニ・ノとラ・ニ・ナの予測は異なる初期状態に敏感であり、エル・ニ・ナの予測は冬の熱帯太平洋海面温度の初期誤差に敏感であるのに対し、ラ・ニ・ナの予測は夏季の熱帯太平洋帯風ストレスに敏感である。 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の予測に広く影響しており、モデル・アナログのアプローチだけでは困難である。

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