論文の概要: Seasonal Prediction with Neural GCM and Simplified Boundary Forcings: Large-scale Atmospheric Variability and Tropical Cyclone Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01455v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 19:42:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.12387
• Title: Seasonal Prediction with Neural GCM and Simplified Boundary Forcings: Large-scale Atmospheric Variability and Tropical Cyclone Activity
• Title（参考訳）: ニューラルGCMと簡易境界強制による季節予測:大規模大気変動と熱帯サイクロン活動
• Authors: Gan Zhang, Megha Rao, Janni Yuval, Ming Zhao,
• Abstract要約: 機械学習モデルは天気予報で成功し、気候シミュレーションの進歩を見せている。 本稿では,ML-物理ハイブリッド大気モデルであるNeuralGCMを用いて,大規模な大気変動と北半球熱帯サイクロン(TC)活動の季節予測を行った。 特に、北大西洋と東太平洋の流域におけるTC周波数の予測技術は、既存の物理モデルに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5701544858386396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models are successful with weather forecasting and have shown progress in climate simulations, yet leveraging them for useful climate predictions needs exploration. Here we show this feasibility using NeuralGCM, a hybrid ML-physics atmospheric model, for seasonal predictions of large-scale atmospheric variability and Northern Hemisphere tropical cyclone (TC) activity. Inspired by physical model studies, we simplify boundary conditions, assuming sea surface temperature (SST) and sea ice follow their climatological cycle but persist anomalies present at initialization. With such forcings, NeuralGCM simulates realistic atmospheric circulation and TC climatology patterns. Furthermore, this configuration yields useful seasonal predictions (July-November) for the tropical atmosphere and various TC activity metrics. Notably, the prediction skill for TC frequency in the North Atlantic and East Pacific basins is comparable to existing physical models. These findings highlight the promise of leveraging ML models with physical insights to model TC risks and deliver seamless weather-climate predictions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは天気予報で成功し、気候シミュレーションの進歩を示しているが、有用な気候予測には探索が必要である。 本稿では,ML-物理ハイブリッド大気モデルであるNeuralGCMを用いて,大規模な大気変動と北半球熱帯サイクロン(TC)活動の季節予測を行った。 物理モデル研究に触発されて,海面温度(SST)と海氷が気候周期に沿っていると仮定して,境界条件を単純化するが,初期化時に発生する異常は持続する。 このような強制により、NeuralGCMは現実的な大気循環とTC気候パターンをシミュレートする。 さらに、この構成は熱帯大気の季節予測(7月～11月)や様々なTC活動指標に有用である。 特に、北大西洋と東太平洋の流域におけるTC周波数の予測技術は、既存の物理モデルに匹敵する。 これらの知見は、MLモデルを物理的洞察で活用し、TCリスクをモデル化し、シームレスな気象予報を提供することの可能性を浮き彫りにしている。

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