Fugu-MT 論文翻訳(概要): Global atmospheric data assimilation with multi-modal masked autoencoders

論文の概要: Global atmospheric data assimilation with multi-modal masked autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11696v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 13:15:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 14:52:24.968594
Title: Global atmospheric data assimilation with multi-modal masked autoencoders
Title（参考訳）: マルチモーダルマスク付きオートエンコーダによる大域的大気データ同化
Authors: Thomas J. Vandal, Kate Duffy, Daniel McDuff, Yoni Nachmany, Chris Hartshorn,
Abstract要約: EarthNetはデータ同化のためのマルチモーダル基礎モデルである。衛星観測のみから、地球規模のギャップに満ちた大気状態を予測することを学ぶ。大気の3次元温度と湿度の地球規模の0.16度の再分析データセットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.776143147372427
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Global data assimilation enables weather forecasting at all scales and provides valuable data for studying the Earth system. However, the computational demands of physics-based algorithms used in operational systems limits the volume and diversity of observations that are assimilated. Here, we present "EarthNet", a multi-modal foundation model for data assimilation that learns to predict a global gap-filled atmospheric state solely from satellite observations. EarthNet is trained as a masked autoencoder that ingests a 12 hour sequence of observations and learns to fill missing data from other sensors. We show that EarthNet performs a form of data assimilation producing a global 0.16 degree reanalysis dataset of 3D atmospheric temperature and humidity at a fraction of the time compared to operational systems. It is shown that the resulting reanalysis dataset reproduces climatology by evaluating a 1 hour forecast background state against observations. We also show that our 3D humidity predictions outperform MERRA-2 and ERA5 reanalyses by 10% to 60% between the middle troposphere and lower stratosphere (5 to 20 km altitude) and our 3D temperature and humidity are statistically equivalent to the Microwave integrated Retrieval System (MiRS) observations at nearly every level of the atmosphere. Our results indicate significant promise in using EarthNet for high-frequency data assimilation and global weather forecasting.
Abstract（参考訳）: 地球規模のデータ同化は、あらゆる規模の天気予報を可能にし、地球系を研究する上で貴重なデータを提供する。しかし、運用システムで使用される物理ベースのアルゴリズムの計算要求は、同化される観測の量と多様性を制限する。ここでは,衛星観測のみから,大域的なギャップに満たされた大気状態を予測することを学習するデータ同化のためのマルチモーダル基礎モデルである"EarthNet"を提案する。 EarthNetは、マスク付きオートエンコーダとして訓練され、12時間の観察を取り込み、他のセンサーから欠落したデータを埋めることを学ぶ。我々は,地球ネットが3次元大気温度と湿度のグローバルな0.16度再分析データセットを,運用システムと比較してほんの少しの時間で生成するデータ同化の形式を示す。得られた再分析データセットは、観測結果に対して1時間の予測背景状態を評価することにより気候学を再現する。また、MERRA-2とERA5の3次元湿度予測は、中対流圏と下層圏(高度5～20km)の間で10%から60%の精度で再解析し、我々の3次元温度と湿度は、大気のほぼすべてのレベルにおけるマイクロ波統合探査システム(MiRS)観測と統計的に等価であることを示した。以上の結果から,地球ネットを高周波データ同化や地球規模の天気予報に利用することの有望さが示唆された。

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