論文の概要: Interpretable Cross-Sphere Multiscale Deep Learning Predicts ENSO Skilfully Beyond 2 Years

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21211v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:07.410536
• Title: Interpretable Cross-Sphere Multiscale Deep Learning Predicts ENSO Skilfully Beyond 2 Years
• Title（参考訳）: 解釈可能な球面多次元深層学習予測法 : ENSOの2年以上の速さ
• Authors: Rixu Hao, Yuxin Zhao, Shaoqing Zhang, Guihua Wang, Xiong Deng,
• Abstract要約: PTSTnetは24ヶ月を超えるリードタイムで最先端のベンチマークを著しく上回り、解釈可能な予測を生成する。 私たちの成功は、革新的なニューラルオーシャンモデリングに関する解釈可能な洞察において、大きな一歩を踏み出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.591672124307768
• License:
• Abstract: El Ni\~no-Southern Oscillation (ENSO) exerts global climate and societal impacts, but real-time prediction with lead times beyond one year remains challenging. Dynamical models suffer from large biases and uncertainties, while deep learning struggles with interpretability and multi-scale dynamics. Here, we introduce PTSTnet, an interpretable model that unifies dynamical processes and cross-scale spatiotemporal learning in an innovative neural-network framework with physics-encoding learning. PTSTnet produces interpretable predictions significantly outperforming state-of-the-art benchmarks with lead times beyond 24 months, providing physical insights into error propagation in ocean-atmosphere interactions. PTSTnet learns feature representations with physical consistency from sparse data to tackle inherent multi-scale and multi-physics challenges underlying ocean-atmosphere processes, thereby inherently enhancing long-term prediction skill. Our successful realizations mark substantial steps forward in interpretable insights into innovative neural ocean modelling.
• Abstract（参考訳）: El Ni\~no-Southern Oscillation (ENSO)は、地球規模の気候と社会に影響を及ぼすが、1年以上のリードタイムによるリアルタイム予測は依然として困難である。 動的モデルは大きなバイアスと不確実性に悩まされ、ディープラーニングは解釈可能性とマルチスケールのダイナミクスに苦しむ。 本稿では、物理符号化学習を伴う革新的ニューラルネットワークフレームワークにおいて、動的プロセスと大規模時空間学習を統一する解釈可能なモデルPTSTnetを紹介する。 PTSTnetは24ヶ月を超えるリードタイムで最先端のベンチマークを著しく上回り、海洋と大気の相互作用におけるエラーの伝播に関する物理的洞察を提供する。 PTSTnetは、スパースデータから物理的に整合性のある特徴表現を学習し、海洋-大気プロセスの根底にある固有のマルチスケールおよびマルチフィジカルな課題に対処し、それにより本質的に長期予測スキルを向上させる。 私たちの成功は、革新的なニューラル・オーシャン・モデリングに対する解釈可能な洞察において、大きな一歩を踏み出します。

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