論文の概要: Probing forced responses and causal mechanisms in large-scale climate dynamics with reduced-order neural models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22552v3
- Date: Tue, 07 Oct 2025 19:05:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 23:39:14.013118
- Title: Probing forced responses and causal mechanisms in large-scale climate dynamics with reduced-order neural models
- Title（参考訳）: 低次ニューラルモデルを用いた大規模気候力学における強制応答と因果機構の探索
- Authors: Fabrizio Falasca,
- Abstract要約: 現在のニューラルな気候エミュレータは、すべての複雑さで大気-海洋系を解決しようとするが、しばしば強制的な反応の再現に失敗する。
応答理論はこれらの制限を探求するための厳格な枠組みを提供する。
単純化されたマルチスケールシステムを用いて、摂動統計学における純粋にデータ駆動型モデルのスキルは、(i)モデルに適切な変数を特定することに依存していると論じる。
低周波気候力学の研究において、これらの知見は、汎用エミュレータの貴重な代替手段として、特定のプロセスに合わせた低次ニューラルモデルを動機付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A central challenge in climate science and applied mathematics is developing data-driven models of multiscale systems that capture not only stationary statistics but also responses to external perturbations. Current neural climate emulators seek to resolve the atmosphere-ocean system in all its complexity but often fail to reproduce forced responses, limiting their use in causal studies such as Green's function experiments. Response theory offers a rigorous framework to explore these limitations, moving beyond stationary statistics, probing causal mechanisms, and guiding model design. Using a simplified multiscale system, we argue that the skill of purely data-driven models in reproducing perturbed statistics depends critically on (i) identifying the proper variables to model, including spatial and temporal scales, and (ii) accurate stochastic parameterizations of unresolved processes. For studies of low-frequency climate dynamics, these insights motivate reduced-order neural models, tailored to specific processes, as valuable alternatives to general-purpose emulators. We illustrate this perspective with a reduced-order neural stochastic model designed to investigate responses of radiative fluxes to surface temperature perturbations. The model largely reproduces stationary statistics and enables the study of forced responses in both ensemble mean and variance, shifting the study of climate feedbacks from single trajectories to responses of probability distributions. These results underscore reduced-order models, augmented with modern neural networks and evaluated within the framework of response theory, as a practical strategy for causal inference and attribution studies in large-scale climate dynamics.
- Abstract（参考訳）: 気候科学と応用数学における中心的な課題は、定常統計だけでなく、外部の摂動にも反応するマルチスケールシステムのデータ駆動モデルを開発することである。
現在の神経気候エミュレータは、すべての複雑さにおいて大気-海洋系を解決しようとするが、しばしば強制応答の再現に失敗し、グリーンの関数実験のような因果研究での使用を制限する。
応答理論は、これらの制限を探求する厳密な枠組みを提供し、定常統計を超越し、因果関係を探索し、モデル設計を導く。
単純化されたマルチスケールシステムを用いて、摂動統計を再現する純粋にデータ駆動型モデルのスキルは、批判的に依存すると主張している。
一 空間的・時間的尺度を含むモデルに適した変数を識別し、
(II)未解決過程の正確な確率的パラメータ化。
低周波気候力学の研究において、これらの知見は、汎用エミュレータの貴重な代替手段として、特定のプロセスに合わせた低次ニューラルモデルを動機付けている。
この視点を, 表面温度摂動に対する放射束の応答を調べるために設計された低次ニューラル確率モデルを用いて説明する。
このモデルは定常統計を主に再現し、アンサンブル平均と分散の両方における強制応答の研究を可能にし、気候フィードバックの研究を単一軌道から確率分布の反応へとシフトさせる。
これらの結果は、大規模気候力学における因果推論と帰属研究の実践的戦略として、現代のニューラルネットワークで強化され、応答理論の枠組みの中で評価された、低次モデルの基礎となる。
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