論文の概要: Regional Ocean Forecasting with Hierarchical Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11807v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:34:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:37.027398
• Title: Regional Ocean Forecasting with Hierarchical Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 階層型グラフニューラルネットワークによる地域海洋予測
• Authors: Daniel Holmberg, Emanuela Clementi, Teemu Roos,
• Abstract要約: 我々は、高解像度の中距離海洋予測用に設計されたニューラルネットワークであるSeaCastを紹介する。 SeaCastはグラフベースのフレームワークを使用して、海洋グリッドの複雑な幾何学を処理し、地域の海洋環境に合わせて外部の強制データを統合する。 コペルニクス海洋局が提供した地中海の運用数値モデルを用いて,高空間分解能実験により本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4146420810689422
• License:
• Abstract: Accurate ocean forecasting systems are vital for understanding marine dynamics, which play a crucial role in environmental management and climate adaptation strategies. Traditional numerical solvers, while effective, are computationally expensive and time-consuming. Recent advancements in machine learning have revolutionized weather forecasting, offering fast and energy-efficient alternatives. Building on these advancements, we introduce SeaCast, a neural network designed for high-resolution, medium-range ocean forecasting. SeaCast employs a graph-based framework to effectively handle the complex geometry of ocean grids and integrates external forcing data tailored to the regional ocean context. Our approach is validated through experiments at a high spatial resolution using the operational numerical model of the Mediterranean Sea provided by the Copernicus Marine Service, along with both numerical and data-driven atmospheric forcings.
• Abstract（参考訳）: 正確な海洋予報システムは海洋力学を理解するのに不可欠であり、環境管理や気候適応戦略において重要な役割を担っている。 従来の数値解法は有効ではあるが、計算に高価で時間を要する。 機械学習の最近の進歩は天気予報に革命をもたらし、高速でエネルギー効率の良い代替手段を提供している。 これらの進歩に基づいて、我々は高解像度の中距離海洋予測用に設計されたニューラルネットワークであるSeaCastを紹介した。 SeaCastはグラフベースのフレームワークを使用して、海洋グリッドの複雑な幾何学を効果的に処理し、地域の海洋環境に合わせて外部の強制データを統合する。 提案手法は,コペルニクス海洋局が提供した地中海の運用数値モデルと,数値およびデータ駆動型大気強制力を用いて,高空間分解能実験により検証した。

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