論文の概要: Seasonal Forecasting of Pan-Arctic Sea Ice with State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10665v1
• Date: Thu, 15 May 2025 19:15:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.466147
• Title: Seasonal Forecasting of Pan-Arctic Sea Ice with State Space Model
• Title（参考訳）: 状態空間モデルによるパン・アルクティック海氷の季節予測
• Authors: Wei Wang, Weidong Yang, Lei Wang, Guihua Wang, Ruibo Lei,
• Abstract要約: 我々は、状態空間モデルに高度な注意機構を統合するディープラーニングアーキテクチャであるIceMambaを紹介する。 IceMambaは、平均RMSEと異常相関係数(ACC)に関する全ての試験モデルより優れており、Ice Edge Error(IIEE)において第2位である。 この革新的なアプローチは、海氷の変動の影響を予見し緩和する能力を高め、気候適応を目指した戦略に不可欠な洞察を与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.617560936972677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid decline of Arctic sea ice resulting from anthropogenic climate change poses significant risks to indigenous communities, ecosystems, and the global climate system. This situation emphasizes the immediate necessity for precise seasonal sea ice forecasts. While dynamical models perform well for short-term forecasts, they encounter limitations in long-term forecasts and are computationally intensive. Deep learning models, while more computationally efficient, often have difficulty managing seasonal variations and uncertainties when dealing with complex sea ice dynamics. In this research, we introduce IceMamba, a deep learning architecture that integrates sophisticated attention mechanisms within the state space model. Through comparative analysis of 25 renowned forecast models, including dynamical, statistical, and deep learning approaches, our experimental results indicate that IceMamba delivers excellent seasonal forecasting capabilities for Pan-Arctic sea ice concentration. Specifically, IceMamba outperforms all tested models regarding average RMSE and anomaly correlation coefficient (ACC) and ranks second in Integrated Ice Edge Error (IIEE). This innovative approach enhances our ability to foresee and alleviate the effects of sea ice variability, offering essential insights for strategies aimed at climate adaptation.
• Abstract（参考訳）: 人為的気候変動による北極海氷の急激な減少は、先住民社会、生態系、地球規模の気候システムに重大なリスクをもたらす。 この状況は、正確な季節的な海氷予測の即時必要を強調している。 力学モデルは短期予測では良好に機能するが、長期予測では限界に遭遇し、計算集約的である。 深層学習モデルは、より計算効率が良いが、複雑な海氷力学を扱う場合、季節変動や不確実性を管理するのが難しいことが多い。 本研究では,状態空間モデルに高度な注意機構を組み込んだディープラーニングアーキテクチャであるIceMambaを紹介する。 動的,統計的,深層学習を含む25の有名な予測モデルの比較分析により,IceMambaがパン・アルツ海氷濃度に優れた季節予測機能を提供することを示す実験結果を得た。 具体的には、IceMambaは平均RMSEと異常相関係数(ACC)に関する全ての試験モデルより優れており、Ice Edge Error(IIEE)では第2位である。 この革新的なアプローチは、海氷の変動の影響を予見し緩和する能力を高め、気候適応を目指した戦略に不可欠な洞察を与えます。

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