Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advances in Land Surface Model-based Forecasting: A comparative study of LSTM, Gradient Boosting, and Feedforward Neural Network Models as prognostic state emulators

論文の概要: Advances in Land Surface Model-based Forecasting: A comparative study of LSTM, Gradient Boosting, and Feedforward Neural Network Models as prognostic state emulators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16463v1
Date: Tue, 23 Jul 2024 13:26:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 17:16:18.444114
Title: Advances in Land Surface Model-based Forecasting: A comparative study of LSTM, Gradient Boosting, and Feedforward Neural Network Models as prognostic state emulators
Title（参考訳）: ランドサーフェスモデルに基づく予測の進歩:予測状態エミュレータとしてのLSTM、グラディエントブースティング、フィードフォワードニューラルネットワークモデルの比較研究
Authors: Marieke Wesselkamp, Matthew Chantry, Ewan Pinnington, Margarita Choulga, Souhail Boussetta, Maria Kalweit, Joschka Boedecker, Carsten F. Dormann, Florian Pappenberger, Gianpaolo Balsamo,
Abstract要約: 地表面プロセスのシミュレーションによる実験研究の高速化における3つの代理モデルの効率性を評価する。以上の結果から, LSTMネットワークは, 予測期間を経た平均モデル全体の精度は高いが, 慎重に調整した場合は, 大陸の長距離予測に優れることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.852378895360775
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Most useful weather prediction for the public is near the surface. The processes that are most relevant for near-surface weather prediction are also those that are most interactive and exhibit positive feedback or have key role in energy partitioning. Land surface models (LSMs) consider these processes together with surface heterogeneity and forecast water, carbon and energy fluxes, and coupled with an atmospheric model provide boundary and initial conditions. This numerical parametrization of atmospheric boundaries being computationally expensive, statistical surrogate models are increasingly used to accelerated progress in experimental research. We evaluated the efficiency of three surrogate models in speeding up experimental research by simulating land surface processes, which are integral to forecasting water, carbon, and energy fluxes in coupled atmospheric models. Specifically, we compared the performance of a Long-Short Term Memory (LSTM) encoder-decoder network, extreme gradient boosting, and a feed-forward neural network within a physics-informed multi-objective framework. This framework emulates key states of the ECMWF's Integrated Forecasting System (IFS) land surface scheme, ECLand, across continental and global scales. Our findings indicate that while all models on average demonstrate high accuracy over the forecast period, the LSTM network excels in continental long-range predictions when carefully tuned, the XGB scores consistently high across tasks and the MLP provides an excellent implementation-time-accuracy trade-off. The runtime reduction achieved by the emulators in comparison to the full numerical models are significant, offering a faster, yet reliable alternative for conducting numerical experiments on land surfaces.
Abstract（参考訳）: 一般大衆にとって最も有用な気象予報は地表付近である。地表付近の天気予報に最も関係しているプロセスは、最もインタラクティブでポジティブなフィードバックを示すプロセスや、エネルギー分配において重要な役割を持つプロセスである。土地表面モデル(LSM)は、これらの過程を表面の不均一性と予測水、炭素とエネルギーのフラックスと共に考慮し、大気モデルと組み合わせることで境界条件と初期条件を提供する。大気境界の数値的パラメトリゼーションは計算に高価であり、統計代用モデルが実験研究の進展を加速するためにますます利用されている。本研究では, 複合大気モデルにおける水, 炭素, エネルギーフラックスの予測に不可欠な地表面過程をシミュレートし, 実験研究を高速化する上での3つの代理モデルの効率性を評価した。具体的には,Long-Short Term Memory(LSTM)エンコーダ・デコーダ・ネットワーク,極端な勾配向上,物理インフォームド多目的フレームワーク内のフィードフォワードニューラルネットワークの性能を比較した。このフレームワークは、大陸規模と世界規模で、ECMWFのIFS(Integrated Forecasting System)ランドサーフェス・スキーム(ECLand)の重要な状態をエミュレートする。以上の結果から, LSTMネットワークは, 予測期間を通じて平均モデル全体の精度が向上するのに対して, XGB はタスク全体にわたって常に高いスコアを示し, MLP は優れた実装時間精度のトレードオフを提供することがわかった。エミュレータが全数値モデルと比較して達成した実行時の削減は重要であり、陸上での数値実験を行うための高速で信頼性の高い代替手段を提供する。

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