Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Design Choices for Autoregressive Deep Learning Climate Models

論文の概要: Exploring Design Choices for Autoregressive Deep Learning Climate Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02506v1
Date: Mon, 05 May 2025 09:37:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.633753
Title: Exploring Design Choices for Autoregressive Deep Learning Climate Models
Title（参考訳）: 自己回帰的深層学習気候モデルのための設計選択の探索
Authors: Florian Gallusser, Simon Hentschel, Anna Krause, Andreas Hotho,
Abstract要約: 本研究では,ERA5再解析データに基づく3つのDL-MWPアーキテクチャの長期安定性を5.625degで定量的に比較した。参照データセットの統計特性を保存しながら,安定した10年間のロールアウトを可能にする構成を同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.401696775092447
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep Learning models have achieved state-of-the-art performance in medium-range weather prediction but often fail to maintain physically consistent rollouts beyond 14 days. In contrast, a few atmospheric models demonstrate stability over decades, though the key design choices enabling this remain unclear. This study quantitatively compares the long-term stability of three prominent DL-MWP architectures - FourCastNet, SFNO, and ClimaX - trained on ERA5 reanalysis data at 5.625{\deg} resolution. We systematically assess the impact of autoregressive training steps, model capacity, and choice of prognostic variables, identifying configurations that enable stable 10-year rollouts while preserving the statistical properties of the reference dataset. Notably, rollouts with SFNO exhibit the greatest robustness to hyperparameter choices, yet all models can experience instability depending on the random seed and the set of prognostic variables
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、中規模の天気予報において最先端のパフォーマンスを達成したが、多くの場合、物理的に一貫したロールアウトを14日以上維持することができない。対照的に、大気モデルでは何十年にもわたって安定性を示すものもいくつかあるが、重要な設計上の選択はいまだに不明である。本研究では,5.625{\deg}解像度でERA5再解析データをトレーニングした3つのDL-MWPアーキテクチャ – FourCastNet,SFNO,ClimaX – の長期的安定性を定量的に比較した。自動回帰トレーニングのステップ,モデルキャパシティ,および予後変数の選択の影響を系統的に評価し,参照データセットの統計的特性を保ちつつ,安定した10年間のロールアウトを可能にする構成を同定する。特に、SFNOによるロールアウトは、ハイパーパラメータ選択に対する最大の堅牢性を示すが、すべてのモデルがランダムシードと予後変数の集合に依存して不安定を経験することができる。

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