論文の概要: Advancing Seasonal Prediction of Tropical Cyclone Activity with a Hybrid AI-Physics Climate Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01455v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 17:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.597632
• Title: Advancing Seasonal Prediction of Tropical Cyclone Activity with a Hybrid AI-Physics Climate Model
• Title（参考訳）: ハイブリッドAI-物理気候モデルによる熱帯サイクロン活動の季節予測の促進
• 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示している。 Googleが開発したハイブリッドML物理大気モデルであるNeural General Circulation Model (NeuralGCM)を用いて,この実現可能性を示す。
• 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 Neural General Circulation Model (NeuralGCM), a hybrid ML-physics atmospheric model developed by Google, 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 the initialization time. With such forcings, NeuralGCM can generate 100 simulation days in ~8 minutes with a single Graphics Processing Unit (GPU), while simulating realistic atmospheric circulation and TC climatology patterns. This configuration yields useful seasonal predictions (July to November) for the tropical atmosphere and various TC activity metrics. Notably, the predicted and observed TC frequency in the North Atlantic and East Pacific basins are significantly correlated during 1990 to 2023 (r=~0.7), suggesting prediction skill comparable to existing physical GCMs. Despite challenges associated with model resolution and simplified boundary forcings, the model-predicted interannual variations demonstrate significant correlations with the observation, including the sub-basin TC tracks (p<0.1) and basin-wide accumulated cyclone energy (p<0.01) of the North Atlantic and North Pacific basins. 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,Googleが開発したハイブリッドML物理大気モデルであるNeural General Circulation Model (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しながら、1つのグラフィクス処理ユニット(GPU)を使用して、およそ8分で100のシミュレーション日を生成することができる。 この構成は、熱帯の大気や様々なTC活動指標に有用な季節予測(7月から11月)をもたらす。 特に、1990年から2023年(r=~0.7)にかけて、北大西洋と東太平洋の流域で予測および観測されたTC周波数は著しく相関しており、既存の物理GCMに匹敵する予測スキルが示唆されている。 モデル分解能と簡易な境界強制の課題にもかかわらず, モデル予測の年次変動は, 北大西洋・北太平洋流域のサブベースTC軌道 (p<0.1) や流域全体で蓄積されたサイクロンエネルギー (p<0.01) など, 観測結果と有意な相関関係を示した。 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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