論文の概要: SIFM: A Foundation Model for Multi-granularity Arctic Sea Ice Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14732v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:25.520580
• Title: SIFM: A Foundation Model for Multi-granularity Arctic Sea Ice Forecasting
• Title（参考訳）: SIFM:多粒性北極海氷予測の基礎モデル
• Authors: Jingyi Xu, Yeqi Luo, Weidong Yang, Keyi Liu, Shengnan Wang, Ben Fei, Lei Bai,
• Abstract要約: 本研究では,北極海氷再解析データから自然に得られた時間的多粒度を育成することを提案する。 我々の海氷基礎モデル(SIFM)は、粒内情報と粒間情報の両方を活用するように設計されている。 実験の結果,SIFMは特定の時間的粒度の深層学習モデルよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.23074065880929
• License:
• Abstract: Arctic sea ice performs a vital role in global climate and has paramount impacts on both polar ecosystems and coastal communities. In the last few years, multiple deep learning based pan-Arctic sea ice concentration (SIC) forecasting methods have emerged and showcased superior performance over physics-based dynamical models. However, previous methods forecast SIC at a fixed temporal granularity, e.g. sub-seasonal or seasonal, thus only leveraging inter-granularity information and overlooking the plentiful inter-granularity correlations. SIC at various temporal granularities exhibits cumulative effects and are naturally consistent, with short-term fluctuations potentially impacting long-term trends and long-term trends provides effective hints for facilitating short-term forecasts in Arctic sea ice. Therefore, in this study, we propose to cultivate temporal multi-granularity that naturally derived from Arctic sea ice reanalysis data and provide a unified perspective for modeling SIC via our Sea Ice Foundation Model. SIFM is delicately designed to leverage both intra-granularity and inter-granularity information for capturing granularity-consistent representations that promote forecasting skills. Our extensive experiments show that SIFM outperforms off-the-shelf deep learning models for their specific temporal granularity.
• Abstract（参考訳）: 北極海氷は地球規模の気候において重要な役割を担い、極圏生態系と沿岸社会の両方に最も大きな影響を与えている。 近年,複数の深層学習に基づくパン・アルキティック海氷濃度(SIC)予測法が出現し,物理モデルよりも優れた性能を示した。 しかし, 従来の手法では, SICを時間的粒度, eg サブシーズン, 季節的に予測し, 粒度間の情報を活用するだけで, 粒度間の相関関係を見越すことができる。 様々な時間的粒度のSICは累積効果を示し、自然に一定であり、短期的な変動は長期的傾向や長期的傾向に影響し、北極海氷の短期的な予測を促進する効果的なヒントとなる。 そこで本研究では,北極海氷再解析データから自然に得られた時間的多粒度を育成し,SICをモデル化するための統一的な視点を提供する。 SIFMは、粒界内情報と粒界間情報の両方を活用して、予測スキルを促進する粒界一貫性のある表現を捉えるように微妙に設計されている。 広範囲な実験により,SIFMは時間的粒度に対して,既成の深層学習モデルよりも優れていることが示された。

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