論文の概要: Improved Forecasts of Global Extreme Marine Heatwaves Through a Physics-guided Data-driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15532v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 03:47:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:09.799099
• Title: Improved Forecasts of Global Extreme Marine Heatwaves Through a Physics-guided Data-driven Approach
• Title（参考訳）: 物理誘導型データ駆動による海洋熱波の予測改善
• Authors: Ruiqi Shu, Hao Wu, Yuan Gao, Fanghua Xu, Ruijian Gou, Xiaomeng Huang,
• Abstract要約: 海洋熱波(MHW)は海洋生態系に大きな影響を及ぼす。 我々は10日間のMHW予測を正確に行うことができる新しいディープラーニングニューラルネットワークを構築した。 我々のフレームワークは精度が著しく高く、計算資源も少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.881917151193729
• License:
• Abstract: The unusually warm sea surface temperature events known as marine heatwaves (MHWs) have a profound impact on marine ecosystems. Accurate prediction of extreme MHWs has significant scientific and financial worth. However, existing methods still have certain limitations, especially in the most extreme MHWs. In this study, to address these issues, based on the physical nature of MHWs, we created a novel deep learning neural network that is capable of accurate 10-day MHW forecasting. Our framework significantly improves the forecast ability of extreme MHWs through two specially designed modules inspired by numerical models: a coupler and a probabilistic data argumentation. The coupler simulates the driving effect of atmosphere on MHWs while the probabilistic data argumentation approaches significantly boost the forecast ability of extreme MHWs based on the idea of ensemble forecast. Compared with traditional numerical prediction, our framework has significantly higher accuracy and requires fewer computational resources. What's more, explainable AI methods show that wind forcing is the primary driver of MHW evolution and reveal its relation with air-sea heat exchange. Overall, our model provides a framework for understanding MHWs' driving processes and operational forecasts in the future.
• Abstract（参考訳）: 海洋熱波(MHWs)として知られる異常な温暖な海面温度現象は海洋生態系に大きな影響を及ぼす。 極端なMHWの正確な予測は、科学的、経済的に重要な価値を持っている。 しかし、既存の方法には、特に最も極端なMHWにおいて、一定の制限がある。 本研究では,MHWの物理的性質に基づいて,正確な10日間のMHW予測が可能な新しいディープラーニングニューラルネットワークを構築した。 本フレームワークは,数値モデルにインスパイアされた2つの特別設計モジュール(カプラと確率的データ議論)を通じて,極端なMHWの予測能力を大幅に向上させる。 カプラは、MHWに対する大気の駆動効果をシミュレートする一方、確率論的データ議論アプローチは、アンサンブル予測のアイデアに基づいて、極端なMHWの予測能力を著しく向上させる。 従来の数値予測と比較すると,我々のフレームワークは精度が著しく高く,計算資源も少ない。 さらに説明可能なAI手法は、風力強制がMHW進化の主要因であることを示し、海中熱交換との関係を明らかにします。 全体として、我々のモデルは、将来のMHWの運転プロセスと運用予測を理解するためのフレームワークを提供する。

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