論文の概要: RAIN: Reinforcement Algorithms for Improving Numerical Weather and Climate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16118v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 23:24:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 04:19:50.225096
• Title: RAIN: Reinforcement Algorithms for Improving Numerical Weather and Climate Models
• Title（参考訳）: RAIN:数値気象・気候モデルの改善のための強化アルゴリズム
• Authors: Pritthijit Nath, Henry Moss, Emily Shuckburgh, Mark Webb,
• Abstract要約: 現在の気候モデルは、サブグリッドスケールのプロセスを表現するために複雑な数学的パラメータ化に依存している。 本研究は,重要なパラメータ化課題に対処するために,強化学習と理想的な気候モデルを統合することを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study explores integrating reinforcement learning (RL) with idealised climate models to address key parameterisation challenges in climate science. Current climate models rely on complex mathematical parameterisations to represent sub-grid scale processes, which can introduce substantial uncertainties. RL offers capabilities to enhance these parameterisation schemes, including direct interaction, handling sparse or delayed feedback, continuous online learning, and long-term optimisation. We evaluate the performance of eight RL algorithms on two idealised environments: one for temperature bias correction, another for radiative-convective equilibrium (RCE) imitating real-world computational constraints. Results show different RL approaches excel in different climate scenarios with exploration algorithms performing better in bias correction, while exploitation algorithms proving more effective for RCE. These findings support the potential of RL-based parameterisation schemes to be integrated into global climate models, improving accuracy and efficiency in capturing complex climate dynamics. Overall, this work represents an important first step towards leveraging RL to enhance climate model accuracy, critical for improving climate understanding and predictions. Code accessible at https://github.com/p3jitnath/climate-rl.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、気候科学における重要なパラメータ化問題に対処するために、RLと理想的な気候モデルを統合することを検討する。 現在の気候モデルは、サブグリッドスケールのプロセスを表現するために複雑な数学的パラメータ化に依存しており、かなりの不確実性をもたらす可能性がある。 RLは、直接的なインタラクション、スパースや遅延フィードバックの処理、継続的なオンライン学習、長期最適化など、これらのパラメータ化スキームを強化する機能を提供する。 実世界の計算制約を模倣した温度バイアス補正と放射対流平衡(RCE)の2つの理想的な環境における8つのRLアルゴリズムの性能を評価する。 その結果、異なる気候シナリオにおいて異なるRLアプローチが優れており、探索アルゴリズムはバイアス補正に優れており、エクスプロイトアルゴリズムはRCEに対してより効果的であることがわかった。 これらの知見は、RLに基づくパラメータ化スキームが地球規模の気候モデルに統合される可能性を支持し、複雑な気候力学を捉える際の精度と効率を向上させる。 全体として、この研究は気候モデル精度を高めるためにRLを活用するための重要な第一歩であり、気候の理解と予測を改善するために重要である。 コードアクセスはhttps://github.com/p3jitnath/climate-rl。

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