論文の概要: Improving the Predictability of the Madden-Julian Oscillation at Subseasonal Scales with Gaussian Process Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15934v1
• Date: Wed, 21 May 2025 18:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.86874
• Title: Improving the Predictability of the Madden-Julian Oscillation at Subseasonal Scales with Gaussian Process Models
• Title（参考訳）: ガウス過程モデルによる海底スケールにおけるマデン・ジュリア振動の予測可能性の向上
• Authors: Haoyuan Chen, Emil Constantinescu, Vishwas Rao, Cristiana Stan,
• Abstract要約: マデン・ジュリアン振動(マデン・ジュリアン・オシレーション、英語: Madden-Julian Oscillation、MJO)は、地球規模の気象パターンを調節する上で重要な役割を担っている気候現象である。 ニューラルネットワークのようなほとんどの機械学習アルゴリズムは、MJO予測における不確実性レベルを直接提供できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8749675983608172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Madden--Julian Oscillation (MJO) is an influential climate phenomenon that plays a vital role in modulating global weather patterns. In spite of the improvement in MJO predictions made by machine learning algorithms, such as neural networks, most of them cannot provide the uncertainty levels in the MJO forecasts directly. To address this problem, we develop a nonparametric strategy based on Gaussian process (GP) models. We calibrate GPs using empirical correlations and we propose a posteriori covariance correction. Numerical experiments demonstrate that our model has better prediction skills than the ANN models for the first five lead days. Additionally, our posteriori covariance correction extends the probabilistic coverage by more than three weeks.
• Abstract（参考訳）: マデン・ジュリアン振動(マデン・ジュリアン・オシレーション、英語: Madden-Julian Oscillation、MJO)は、地球規模の気象パターンを調節する上で重要な役割を担っている気候現象である。 ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムによるMJO予測の改善にもかかわらず、ほとんどの場合、MJO予測における不確実性レベルを直接提供することはできない。 この問題に対処するため,ガウス過程(GP)モデルに基づく非パラメトリック戦略を開発する。 実験相関を用いてGPを校正し, 後部共分散補正を提案する。 数値実験により,最初の5日間のANNモデルよりも予測能力が優れていることが示された。 さらに, 後方共分散補正により3週間以上の確率的カバレッジが延長された。

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