論文の概要: Multi-Year-to-Decadal Temperature Prediction using a Machine Learning Model-Analog Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17583v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 19:07:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:07.232799
• Title: Multi-Year-to-Decadal Temperature Prediction using a Machine Learning Model-Analog Framework
• Title（参考訳）: 機械学習モデル-アナログフレームワークを用いた多年間温度予測
• Authors: M. A. Fernandez, Elizabeth A. Barnes,
• Abstract要約: 複数年ごとの気候予測は、潜在的な地域や地球規模の気候の将来を理解する上で重要なツールである。 本稿では,機械学習とアナログ予測を組み合わせて,これらの時間スケールの予測を行うフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9096537342780928
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• Abstract: Multi-year-to-decadal climate prediction is a key tool in understanding the range of potential regional and global climate futures. Here, we present a framework that combines machine learning and analog forecasting for predictions on these timescales. A neural network is used to learn a mask, specific to a region and lead time, with global weights based on relative importance as precursors to the evolution of that prediction target. A library of mask-weighted model states, or potential analogs, are then compared to a single mask-weighted observational state. The known future of the best matching potential analogs serve as the prediction for the future of the observational state. We match and predict 2-meter temperature using the Berkeley Earth Surface Temperature dataset for observations, and a set of CMIP6 models as the analog library. We find improved performance over traditional analog methods and initialized decadal predictions.
• Abstract（参考訳）: 複数年ごとの気候予測は、潜在的な地域や地球規模の気候の将来を理解する上で重要なツールである。 本稿では、機械学習とアナログ予測を組み合わせて、これらの時間スケールの予測を行うフレームワークを提案する。 ニューラルネットワークは、地域固有のマスクとリードタイムを学習するために使用され、その予測対象の進化の前駆体としての相対的重要性に基づいたグローバルウェイトが使用される。 マスク重み付きモデル状態のライブラリ、または潜在的なアナログは、単一のマスク重み付き観測状態と比較される。 最高のマッチング可能なアナログの既知の未来は、観測状態の将来を予測するのに役立ちます。 観測のためにバークレー地球表面温度データセットとCMIP6モデルのセットを用いて,2mの温度をマッチングし,予測する。 従来のアナログ手法よりも性能が向上し,デケイダル予測が初期化される。

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