論文の概要: Advancing Marine Heatwave Forecasts: An Integrated Deep Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04475v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 06:11:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-15 08:58:57.937692
- Title: Advancing Marine Heatwave Forecasts: An Integrated Deep Learning Approach
- Title（参考訳）: 海洋熱波予測の高度化:総合的な深層学習アプローチ
- Authors: Ding Ning, Varvara Vetrova, Yun Sing Koh, Karin R. Bryan,
- Abstract要約: 極端気候現象熱波(MHW)は海洋生態系や産業に重大な課題をもたらす。
本研究では,世界規模での短期的・長期的MHW予測のための統合型ディープラーニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8713566366330325
- License:
- Abstract: Marine heatwaves (MHWs), an extreme climate phenomenon, pose significant challenges to marine ecosystems and industries, with their frequency and intensity increasing due to climate change. This study introduces an integrated deep learning approach to forecast short-to-long-term MHWs on a global scale. The approach combines graph representation for modeling spatial properties in climate data, imbalanced regression to handle skewed data distributions, and temporal diffusion to enhance forecast accuracy across various lead times. To the best of our knowledge, this is the first study that synthesizes three spatiotemporal anomaly methodologies to predict MHWs. Additionally, we introduce a method for constructing graphs that avoids isolated nodes and provide a new publicly available sea surface temperature anomaly graph dataset. We examine the trade-offs in the selection of loss functions and evaluation metrics for MHWs. We analyze spatial patterns in global MHW predictability by focusing on historical hotspots, and our approach demonstrates better performance compared to traditional numerical models in regions such as the middle south Pacific, equatorial Atlantic near Africa, south Atlantic, and high-latitude Indian Ocean. We highlight the potential of temporal diffusion to replace the conventional sliding window approach for long-term forecasts, achieving improved prediction up to six months in advance. These insights not only establish benchmarks for machine learning applications in MHW forecasting but also enhance understanding of general climate forecasting methodologies.
- Abstract（参考訳）: 極端な気候現象である海洋熱波(MHW)は、気候変動による頻度と強度の増加とともに、海洋生態系や産業に重大な課題をもたらす。
本研究では,世界規模での短期的・長期的MHW予測のための統合型ディープラーニング手法を提案する。
この手法は、気候データ中の空間特性をモデル化するためのグラフ表現、歪んだデータ分布を扱うための不均衡回帰、および様々なリードタイムにおける予測精度を高めるための時間拡散を組み合わせた。
我々の知る限りでは、MHWを予測するために3つの時空間異常手法を合成した最初の研究である。
さらに,孤立ノードを回避し,新たに利用可能な海面温度異常グラフデータセットを提供するグラフ構築手法を提案する。
MHWにおける損失関数の選択と評価指標のトレードオフについて検討する。
我々は,歴史的ホットスポットに着目した世界的MHW予測可能性の空間的パターンを解析し,中央南太平洋,アフリカ近辺赤道大西洋,南大西洋,高緯度インド洋などの伝統的な数値モデルと比較して,優れた性能を示す。
本研究では,従来のスライディングウインドウ手法を長期予測に置き換える時間的拡散の可能性を強調し,予測を6ヶ月前までに改善する。
これらの知見は、MHW予測における機械学習応用のベンチマークを確立するだけでなく、一般的な気候予測手法の理解を深める。
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