論文の概要: Data-Driven Uncertainty-Aware Forecasting of Sea Ice Conditions in the Gulf of Ob Based on Satellite Radar Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19782v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 15:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:19:44.753443
• Title: Data-Driven Uncertainty-Aware Forecasting of Sea Ice Conditions in the Gulf of Ob Based on Satellite Radar Imagery
• Title（参考訳）: 衛星レーダ画像に基づくオビ湾の海氷条件のデータ駆動不確実性予測
• Authors: Stefan Maria Ailuro, Anna Nedorubova, Timofey Grigoryev, Evgeny Burnaev, Vladimir Vanovskiy,
• Abstract要約: 本稿では,オビ湾における海水環境予測のための新しいデータ駆動手法を提案する。 我々のアプローチは、北極海氷力学のユニークな課題に合わせて、ドメイン固有のデータ前処理と拡張技術を用いて、高度なビデオ予測モデルを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.442595367075867
• License:
• Abstract: The increase in Arctic marine activity due to rapid warming and significant sea ice loss necessitates highly reliable, short-term sea ice forecasts to ensure maritime safety and operational efficiency. In this work, we present a novel data-driven approach for sea ice condition forecasting in the Gulf of Ob, leveraging sequences of radar images from Sentinel-1, weather observations, and GLORYS forecasts. Our approach integrates advanced video prediction models, originally developed for vision tasks, with domain-specific data preprocessing and augmentation techniques tailored to the unique challenges of Arctic sea ice dynamics. Central to our methodology is the use of uncertainty quantification to assess the reliability of predictions, ensuring robust decision-making in safety-critical applications. Furthermore, we propose a confidence-based model mixture mechanism that enhances forecast accuracy and model robustness, crucial for reliable operations in volatile Arctic environments. Our results demonstrate substantial improvements over baseline approaches, underscoring the importance of uncertainty quantification and specialized data handling for effective and safe operations and reliable forecasting.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化による北極海活動の増加と海氷の大幅な減少は、海洋の安全と運用効率を確保するために、信頼性の高い短期的な海氷予測を必要とする。 本研究では,オボ湾における海氷条件予測のための新しいデータ駆動手法を提案し,センチネル-1からのレーダ画像のシーケンス,気象観測,GLORYS予測を活用した。 我々の手法は、もともとビジョンタスクのために開発された高度なビデオ予測モデルと、北極海氷力学のユニークな課題に合わせて、ドメイン固有のデータ前処理と拡張技術を統合する。 我々の方法論の中心は、不確実な定量化を使用して予測の信頼性を評価し、安全クリティカルなアプリケーションにおける堅牢な意思決定を保証することである。 さらに、不安定な北極圏環境における信頼性の高い運用に不可欠な予測精度とモデルロバスト性を向上する信頼性に基づくモデル混合機構を提案する。 本研究は, 有効かつ安全な運用と信頼性予測のための不確実な定量化とデータ処理の重要性を, ベースラインアプローチよりも大幅に改善したことを示す。

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