論文の概要: A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10945v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 18:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 14:33:36.438839
• Title: A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport
• Title（参考訳）: 3次元時間的大気輸送における空間的微細化のための段階的深層学習手法
• Authors: M. Giselle Fernández-Godino, Wai Tong Chung, Akshay A. Gowardhan, Matthias Ihme, Qingkai Kong, Donald D. Lucas, Stephen C. Myers,
• Abstract要約: 本稿では,2段テンポラル3次元超解像(DST3D-UNet-SR)モデルを提案する。 このモジュールは、低分解能時間データから複雑な地形における羽根の過渡的な進化を予測する時間モジュール(TM)と、その空間分解モジュール(SRM)の2つの逐次モジュールから構成され、その結果、予測の空間分解能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-resolution spatiotemporal simulations effectively capture the complexities of atmospheric plume dispersion in complex terrain. However, their high computational cost makes them impractical for applications requiring rapid responses or iterative processes, such as optimization, uncertainty quantification, or inverse modeling. To address this challenge, this work introduces the Dual-Stage Temporal Three-dimensional UNet Super-resolution (DST3D-UNet-SR) model, a highly efficient deep learning model for plume dispersion prediction. DST3D-UNet-SR is composed of two sequential modules: the temporal module (TM), which predicts the transient evolution of a plume in complex terrain from low-resolution temporal data, and the spatial refinement module (SRM), which subsequently enhances the spatial resolution of the TM predictions. We train DST3DUNet- SR using a comprehensive dataset derived from high-resolution large eddy simulations (LES) of plume transport. We propose the DST3D-UNet-SR model to significantly accelerate LES simulations of three-dimensional plume dispersion by three orders of magnitude. Additionally, the model demonstrates the ability to dynamically adapt to evolving conditions through the incorporation of new observational data, substantially improving prediction accuracy in high-concentration regions near the source. Keywords: Atmospheric sciences, Geosciences, Plume transport,3D temporal sequences, Artificial intelligence, CNN, LSTM, Autoencoder, Autoregressive model, U-Net, Super-resolution, Spatial Refinement.
• Abstract（参考訳）: 高分解能時空間シミュレーションは、複雑な地形における大気噴流の分散の複雑さを効果的に捉える。 しかし、その計算コストが高いため、最適化や不確実性定量化、逆モデリングといった迅速な応答や反復的なプロセスを必要とするアプリケーションでは実用的ではない。 この課題に対処するために, 2段階テンポラル3次元UNet超解像モデル(DST3D-UNet-SR)を導入する。 DST3D-UNet-SRは、低分解能時間データから複雑な地形における羽根の過渡的な進化を予測する時間モジュール(TM)と、TM予測の空間分解能を高める空間改善モジュール(SRM)の2つの逐次モジュールから構成される。 我々は高分解能大渦シミュレーション(LES)から得られた包括的データセットを用いてDST3DUNet-SRを訓練する。 DST3D-UNet-SRモデルを用いて3次元羽根分散のLESシミュレーションを3桁精度で高速化する。 さらに、新たな観測データの導入により、進化する環境に動的に適応する能力を示し、震源近傍の高濃度領域における予測精度を大幅に向上させる。 キーワード:大気科学、地球科学、プラム輸送、3D時間シーケンス、人工知能、CNN、LSTM、オートエンコーダ、オートレグレッシブモデル、U-Net、超解像、空間リファインメント。

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