論文の概要: Deep Learning Weather Models for Subregional Ocean Forecasting: A Case Study on the Canary Current Upwelling System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24429v1
• Date: Fri, 30 May 2025 10:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.897358
• Title: Deep Learning Weather Models for Subregional Ocean Forecasting: A Case Study on the Canary Current Upwelling System
• Title（参考訳）: 海洋予測のための深層学習気象モデル:カナリア海流上昇システムの事例研究
• Authors: Giovanny C-Londoño, Javier Sánchez, Ángel Rodríguez-Santana,
• Abstract要約: 本研究は,当初グローバル気象予報のために開発されたグラフニューラルネットワークを応用し,地域の海洋予測を改善することを目的としている。 このモデルは衛星データを用いて訓練され、海洋力学を捉える際の性能を評価するために最先端の物理海洋モデルと比較される。 以上の結果から, 深層学習モデルは, 高度化に課題があるにもかかわらず, 従来の手法を超越していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Oceanographic forecasting impacts various sectors of society by supporting environmental conservation and economic activities. Based on global circulation models, traditional forecasting methods are computationally expensive and slow, limiting their ability to provide rapid forecasts. Recent advances in deep learning offer faster and more accurate predictions, although these data-driven models are often trained with global data from numerical simulations, which may not reflect reality. The emergence of such models presents great potential for improving ocean prediction at a subregional domain. However, their ability to predict fine-scale ocean processes, like mesoscale structures, remains largely unknown. This work aims to adapt a graph neural network initially developed for global weather forecasting to improve subregional ocean prediction, specifically focusing on the Canary Current upwelling system. The model is trained with satellite data and compared to state-of-the-art physical ocean models to assess its performance in capturing ocean dynamics. Our results show that the deep learning model surpasses traditional methods in precision despite some challenges in upwelling areas. It demonstrated superior performance in reducing RMSE errors compared to ConvLSTM and the GLORYS reanalysis, particularly in regions with complex oceanic dynamics such as Cape Ghir, Cape Bojador, and Cape Blanc. The model achieved improvements of up to 26.5% relative to ConvLSTM and error reductions of up to 76% in 5-day forecasts compared to the GLORYS reanalysis at these critical locations, highlighting its enhanced capability to capture spatial variability and improve predictive accuracy in complex areas. These findings suggest the viability of adapting meteorological data-driven models for improving subregional medium-term ocean forecasting.
• Abstract（参考訳）: 海洋学の予測は、環境保全と経済活動を支援することで、社会の様々な分野に影響を与える。 グローバル循環モデルに基づいて、従来の予測手法は計算コストが高く、遅いため、迅速な予測を提供する能力が制限される。 ディープラーニングの最近の進歩は、より高速で正確な予測を提供するが、これらのデータ駆動モデルは、現実を反映しないかもしれない数値シミュレーションのグローバルデータで訓練されることが多い。 このようなモデルの出現は、亜地域領域における海洋予測を改善する大きな可能性を示す。 しかし、メソスケール構造のような微細な海洋プロセスを予測する能力はほとんど不明である。 この研究は、当初グローバル気象予報のために開発されたグラフニューラルネットワークに適応し、特にカナリアカナリアカナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア・カナリア(Canaary Current upwelling system)に焦点を当てることを目的としている。 このモデルは衛星データを用いて訓練され、海洋力学を捉える際の性能を評価するために最先端の物理海洋モデルと比較される。 以上の結果から, 深層学習モデルは, 高度化に課題があるにもかかわらず, 従来の手法を超越していることがわかった。 ConvLSTMとGLORYSの再解析と比較して、特にケープ・ギル、ケープ・ボジャドール、ケープ・ブランのような複雑な海洋力学を持つ地域では、RMSE誤差の低減に優れた性能を示した。 このモデルでは、ConvLSTMと比較して最大26.5%の改善が達成され、5日間の予測では最大76%の誤差削減が達成された。 これらの結果から,気象データ駆動モデルの適用可能性について検討した。

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