論文の概要: Coupled Ocean-Atmosphere Dynamics in a Machine Learning Earth System Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08632v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 20:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:07:36.922727
• Title: Coupled Ocean-Atmosphere Dynamics in a Machine Learning Earth System Model
• Title（参考訳）: 機械学習地球系モデルにおける結合海洋大気力学
• Authors: Chenggong Wang, Michael S. Pritchard, Noah Brenowitz, Yair Cohen, Boris Bonev, Thorsten Kurth, Dale Durran, Jaideep Pathak,
• Abstract要約: 我々は,高分解能(0.25deg)人工知能/機械学習(AI/ML)結合土系モデルであるオーシャンリンク大気(Ola)モデルを提案する。 その結果,Olaは適切な位相速度を持つ熱帯海洋波を含む海洋-大気結合力学の学習特性を示すことがわかった。 本研究では,地球物理流体力学研究所のSPEARモデルと比較し,エルニーニョ/南方振動(ENSO)の予測能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6008008212472723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Seasonal climate forecasts are socioeconomically important for managing the impacts of extreme weather events and for planning in sectors like agriculture and energy. Climate predictability on seasonal timescales is tied to boundary effects of the ocean on the atmosphere and coupled interactions in the ocean-atmosphere system. We present the Ocean-linked-atmosphere (Ola) model, a high-resolution (0.25{\deg}) Artificial Intelligence/ Machine Learning (AI/ML) coupled earth-system model which separately models the ocean and atmosphere dynamics using an autoregressive Spherical Fourier Neural Operator architecture, with a view towards enabling fast, accurate, large ensemble forecasts on the seasonal timescale. We find that Ola exhibits learned characteristics of ocean-atmosphere coupled dynamics including tropical oceanic waves with appropriate phase speeds, and an internally generated El Ni\~no/Southern Oscillation (ENSO) having realistic amplitude, geographic structure, and vertical structure within the ocean mixed layer. We present initial evidence of skill in forecasting the ENSO which compares favorably to the SPEAR model of the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory.
• Abstract（参考訳）: 季節的な気候予測は、極端な気象イベントの影響を管理し、農業やエネルギーといった分野における計画を立てるために社会経済的に重要である。 季節的時間スケールの気候予測可能性は、海洋の大気に対する境界効果と海洋-大気系の相互作用に結びついている。 自動回帰型球状フーリエニューラルオペレーターアーキテクチャを用いて,海洋と大気の動態を個別にモデル化する,高分解能(0.25{\deg})人工知能/機械学習(AI/ML)結合土系モデルであるOla(Ola)モデルを提案する。 その結果,Olaは熱帯の海洋波を含む海洋と大気を結合した動特性を学習し,内部で生成したElNi\~no/Southern Oscillation (ENSO) が海混合層内の現実的な振幅,地理的構造,垂直構造を持つことがわかった。 本研究では,地球物理流体力学研究所のSPEARモデルと比較した。

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