論文の概要: Hybrid machine learning data assimilation for marine biogeochemistry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05218v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 16:04:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:09:07.666571
- Title: Hybrid machine learning data assimilation for marine biogeochemistry
- Title（参考訳）: 海洋生物地球化学のためのハイブリッド機械学習データ同化
- Authors: Ieuan Higgs, Ross Bannister, Jozef Skákala, Alberto Carrassi, Stefano Ciavatta,
- Abstract要約: 海洋生物地球化学モデルは、気候変動や人的活動に対する生態系の反応を推定するだけでなく、予測にも重要である。
既存のDAメソッドは、観測されていない変数を効果的に更新するのに苦労するが、アンサンブルベースのメソッドは高複雑さモデルでは計算コストがかかりすぎる。
本研究では、観測変数と観測変数の統計的関係を学習することにより、機械学習が海洋生物地球化学DAを改善する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2383122657918106
- License:
- Abstract: Marine biogeochemistry models are critical for forecasting, as well as estimating ecosystem responses to climate change and human activities. Data assimilation (DA) improves these models by aligning them with real-world observations, but marine biogeochemistry DA faces challenges due to model complexity, strong nonlinearity, and sparse, uncertain observations. Existing DA methods applied to marine biogeochemistry struggle to update unobserved variables effectively, while ensemble-based methods are computationally too expensive for high-complexity marine biogeochemistry models. This study demonstrates how machine learning (ML) can improve marine biogeochemistry DA by learning statistical relationships between observed and unobserved variables. We integrate ML-driven balancing schemes into a 1D prototype of a system used to forecast marine biogeochemistry in the North-West European Shelf seas. ML is applied to predict (i) state-dependent correlations from free-run ensembles and (ii), in an ``end-to-end'' fashion, analysis increments from an Ensemble Kalman Filter. Our results show that ML significantly enhances updates for previously not-updated variables when compared to univariate schemes akin to those used operationally. Furthermore, ML models exhibit moderate transferability to new locations, a crucial step toward scaling these methods to 3D operational systems. We conclude that ML offers a clear pathway to overcome current computational bottlenecks in marine biogeochemistry DA and that refining transferability, optimizing training data sampling, and evaluating scalability for large-scale marine forecasting, should be future research priorities.
- Abstract（参考訳）: 海洋生物地球化学モデルは、気候変動や人的活動に対する生態系の反応を推定するだけでなく、予測にも重要である。
データ同化(DA)は、これらのモデルを実世界の観測と整合させることで改善するが、海洋生物地球化学(DA)は、モデルの複雑さ、強い非線形性、希薄で不確実な観測によって困難に直面している。
海洋生物地球化学に適用される既存のDA法は、観測されていない変数を効果的に更新するのに苦労するが、アンサンブルに基づく手法は、高複雑海洋生物地球化学モデルでは計算に高すぎる。
本研究では、観測変数と観測変数の統計的関係を学習することにより、機械学習(ML)が海洋生物地球化学のDAを改善する方法を示す。
我々は,北西ヨーロッパ棚海における海洋生物地球化学の予測に用いるシステムの1次元プロトタイプにML駆動のバランススキームを統合する。
MLは予測に適用される
(i)フリーランアンサンブルと状態依存相関
(ii) 'end-to-end' の方法では、Ensemble Kalman Filter からの解析インクリメントが増加する。
本研究の結果から,MLは未更新変数の更新を,操作時と同様の単変量スキームと比較して大幅に向上させることがわかった。
さらに、MLモデルは、これらの手法を3D運用システムに拡張するための重要なステップである、新しい場所への適度な転送可能性を示す。
我々は,MLが海洋生物地球化学 DA における現在の計算ボトルネックを克服するための明確な経路を提供するとともに,伝達性の改善,トレーニングデータサンプリングの最適化,大規模海洋予測のスケーラビリティ評価が今後の研究優先事項である,と結論付けた。
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