論文の概要: On the importance of learning non-local dynamics for stable data-driven climate modeling: A 1D gravity wave-QBO testbed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05224v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 00:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 20:20:06.414210
• Title: On the importance of learning non-local dynamics for stable data-driven climate modeling: A 1D gravity wave-QBO testbed
• Title（参考訳）: 安定したデータ駆動気候モデリングのための非局所力学学習の重要性について:1次元重力波-QBOテストベッド
• Authors: Hamid A. Pahlavan, Pedram Hassanzadeh, M. Joan Alexander,
• Abstract要約: 機械学習(ML)技術は、気候モデルのためのサブグリッドスケールパラメータ化の学習において有望であることを示している。 しかし、データ駆動パラメータ化の大きな問題はモデル不安定性である。 ここでは、ML理論と気候物理を組み合わせて、NNベースのパラメータ化における不安定性の源となる問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) techniques, especially neural networks (NNs), have shown promise in learning subgrid-scale parameterizations for climate models. However, a major problem with data-driven parameterizations, particularly those learned with supervised algorithms, is model instability. Current remedies are often ad-hoc and lack a theoretical foundation. Here, we combine ML theory and climate physics to address a source of instability in NN-based parameterization. We demonstrate the importance of learning spatially $\textit{non-local}$ dynamics using a 1D model of the quasi-biennial oscillation (QBO) with gravity wave (GW) parameterization as a testbed. While common offline metrics fail to identify shortcomings in learning non-local dynamics, we show that the concept of receptive field (RF) can identify instability a-priori. We find that NN-based parameterizations that seem to accurately predict GW forcings from wind profiles ($\mathbf{R^2 \approx 0.99}$) cause unstable simulations when RF is too small to capture the non-local dynamics, while NNs of the same size but large-enough RF are stable. We examine three broad classes of architectures, namely convolutional NNs, Fourier neural operators, and fully-connected NNs; the latter two have inherently large RFs. We also demonstrate that learning non-local dynamics is crucial for the stability and accuracy of a data-driven spatiotemporal emulator of the zonal wind field. Given the ubiquity of non-local dynamics in the climate system, we expect the use of effective RF, which can be computed for any NN architecture, to be important for many applications. This work highlights the necessity of integrating ML theory with physics to design and analyze data-driven algorithms for weather and climate modeling.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)技術、特にニューラルネットワーク(NN)は、気候モデルのためのサブグリッドスケールパラメータ化の学習において有望であることを示している。 しかし、特に教師付きアルゴリズムで学んだデータ駆動パラメータ化の大きな問題は、モデル不安定性である。 現在の治療法は、しばしばアドホックであり、理論的な基礎を欠いている。 ここでは、ML理論と気候物理を組み合わせて、NNベースのパラメータ化における不安定性の源となる問題に対処する。 本研究では,重力波をパラメータ化した準双年振動(QBO)の1次元モデルを用いて,空間的に$\textit{non-local}$ dynamicsを学習することの重要性を示す。 非局所的ダイナミクスの学習において、一般的なオフラインメトリクスは欠点を識別できないが、受容場(RF)の概念は不安定なa-prioriを識別できることを示す。 風面からGW強制を正確に予測すると考えられるNNベースのパラメータ化(\mathbf{R^2 \approx 0.99}$)は、RFが小さすぎて非局所的ダイナミクスを捕捉できない場合、不安定なシミュレーションを引き起こす。 本稿では,3種類のアーキテクチャ,すなわち畳み込みNN,フーリエニューラル演算子,および完全連結NNについて検討する。 また、非局所的ダイナミクスの学習は、粒子風場のデータ駆動時空間エミュレータの安定性と精度に不可欠であることを示す。 気候システムにおける非局所力学の多様性を考えると、あらゆるNNアーキテクチャで計算できる実効的なRFの利用は多くのアプリケーションにとって重要であると期待する。 この研究は、気象と気候モデリングのためのデータ駆動アルゴリズムの設計と解析のために、ML理論と物理を統合する必要性を強調している。

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