論文の概要: CondensNet: Enabling stable long-term climate simulations via hybrid deep learning models with adaptive physical constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13185v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 11:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:48.773895
• Title: CondensNet: Enabling stable long-term climate simulations via hybrid deep learning models with adaptive physical constraints
• Title（参考訳）: CondensNet: 適応的物理的制約を伴うハイブリッドディープラーニングモデルによる安定した長期気候シミュレーションの実現
• Authors: Xin Wang, Juntao Yang, Jeff Adie, Simon See, Kalli Furtado, Chen Chen, Troy Arcomano, Romit Maulik, Gianmarco Mengaldo,
• Abstract要約: 現在の一般循環モデル(GCM)は、雲や対流のような未解決の物理過程を捉える上で困難に直面している。 クラウド・リゾルディング・モデル(Super Paramtetrizations とも呼ばれる)は計算的に禁止されている。 我々は、非物理的凝縮プロセスの修正に自己適応的な物理的制約を組み込んだ、新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるCondensNetを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.564238759484962
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• Abstract: Accurate and efficient climate simulations are crucial for understanding Earth's evolving climate. However, current general circulation models (GCMs) face challenges in capturing unresolved physical processes, such as cloud and convection. A common solution is to adopt cloud resolving models, that provide more accurate results than the standard subgrid parametrisation schemes typically used in GCMs. However, cloud resolving models, also referred to as super paramtetrizations, remain computationally prohibitive. Hybrid modeling, which integrates deep learning with equation-based GCMs, offers a promising alternative but often struggles with long-term stability and accuracy issues. In this work, we find that water vapor oversaturation during condensation is a key factor compromising the stability of hybrid models. To address this, we introduce CondensNet, a novel neural network architecture that embeds a self-adaptive physical constraint to correct unphysical condensation processes. CondensNet effectively mitigates water vapor oversaturation, enhancing simulation stability while maintaining accuracy and improving computational efficiency compared to super parameterization schemes. We integrate CondensNet into a GCM to form PCNN-GCM (Physics-Constrained Neural Network GCM), a hybrid deep learning framework designed for long-term stable climate simulations in real-world conditions, including ocean and land. PCNN-GCM represents a significant milestone in hybrid climate modeling, as it shows a novel way to incorporate physical constraints adaptively, paving the way for accurate, lightweight, and stable long-term climate simulations.
• Abstract（参考訳）: 正確な効率的な気候シミュレーションは、地球の進化する気候を理解するのに不可欠である。 しかし、現在の一般循環モデル(GCM)は、雲や対流のような未解決の物理過程を捉える上で困難に直面している。 一般的な解決策は、GCMで一般的に使用される標準のサブグリッド・パラメトリシエーション方式よりも正確な結果を提供するクラウド・リゾルディング・モデルを採用することである。 しかし、雲の解法モデル(スーパーパラメトリゼーションとも呼ばれる)は計算的に禁止されている。 ディープラーニングと方程式ベースのGCMを統合するハイブリッドモデリングは、有望な代替手段を提供するが、長期的な安定性と精度の問題に苦慮することが多い。 本研究では, 凝縮時の水蒸気過飽和が, ハイブリッドモデルの安定性を損なう重要な要因であることを明らかにした。 これを解決するために、非物理的凝縮プロセスの修正に自己適応的な物理的制約を組み込んだ、新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるCondensNetを紹介します。 凝縮ネットは、水蒸気過飽和を効果的に軽減し、精度を維持しながらシミュレーション安定性を向上し、超パラメータ化方式と比較して計算効率を向上する。 我々はCondensNetをGCMに統合してPCNN-GCM(Physics-Constrained Neural Network GCM)を形成する。 PCNN-GCMは、物理的制約を適応的に組み込む新しい方法を示し、正確で軽量で安定した長期気候シミュレーションの道を開くことによって、ハイブリッド気候モデリングにおいて重要なマイルストーンとなっている。

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