論文の概要: Probing forced responses and causality in data-driven climate emulators: conceptual limitations and the role of reduced-order models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22552v4
• Date: Sun, 09 Nov 2025 22:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.371865
• Title: Probing forced responses and causality in data-driven climate emulators: conceptual limitations and the role of reduced-order models
• Title（参考訳）: データ駆動型気候エミュレータにおける強制応答と因果関係の探索--概念的限界と低次モデルの役割
• 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。 本研究では, 表面温度場と放射フラックスの結合変動を解析するためのニューラルモデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central challenge in climate science and applied mathematics is developing data-driven models of multiscale systems that capture both stationary statistics and responses to external perturbations. Current neural climate emulators aim 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. To investigate the origin of these limitations, we first focus on a simplified dynamical system that retains key features of climate variability. We interpret the results through linear response theory, providing a rigorous framework to evaluate neural models beyond stationary statistics and probe causal mechanisms. We argue that the ability of multiscale systems' emulators to reproduce perturbed statistics depends critically on (i) identifying an appropriate coarse-grained representation and (ii) careful parameterizations of unresolved processes. For low-frequency climate dynamics, these insights highlight reduced-order models, tailored to specific processes and scales, as valuable alternatives to general-purpose emulators. We next consider a real-world application, developing a neural model to investigate the joint variability of the surface temperature field and radiative fluxes. The model infers a multiplicative noise process directly from data, largely reproduces the system's probability distribution, and enables causal studies through forced responses. We discuss its limitations and outline directions for future work. These results expose fundamental challenges in data-driven modeling of multiscale physical systems and underscore the value of coarse-grained, stochastic approaches, with response theory as a principled framework to guide model design.
• Abstract（参考訳）: 気候科学と応用数学における中心的な課題は、定常統計と外部摂動への応答の両方を捉え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。 これらの制約の起源を明らかにするため、まず気候変動の重要な特徴を保持する単純化された力学系に焦点をあてる。 我々は、線形応答理論を用いて結果を解釈し、定常統計学を超えてニューラルネットワークを評価するための厳密な枠組みを提供し、因果機構を探索する。 我々は、マルチスケールシステムのエミュレータが摂動統計を再現する能力は、批判的に依存すると論じる。 一 適切に粗い表現を識別し、 (II)未解決プロセスの慎重なパラメータ化。 低周波の気候力学では、これらの洞察は、一般的なエミュレータの貴重な代替品として、特定のプロセスやスケールに合わせた低次モデルを強調している。 次に、実世界の応用を考察し、表面温度場と放射束の結合変動性を調べるニューラルネットワークを開発する。 このモデルは、データから直接乗法的雑音過程を推定し、システムの確率分布をほとんど再現し、強制応答による因果研究を可能にする。 我々はその限界を議論し、今後の仕事の方向性を概説する。 これらの結果は、マルチスケール物理システムのデータ駆動モデリングにおける根本的な課題を浮き彫りにして、粗い粒度の確率的アプローチの価値を、応答理論をモデル設計を導くための原則的枠組みとして示している。

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