論文の概要: Leveraging GNN to Enhance MEF Method in Predicting ENSO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07410v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 16:16:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.850137
• Title: Leveraging GNN to Enhance MEF Method in Predicting ENSO
• Title（参考訳）: ENSO予測におけるMEF法強化のためのGNNの活用
• Authors: Saghar Ganji, Mohammad Naisipour,
• Abstract要約: アンサンブルの80人全員の類似性を直接モデル化するために,グラフ解析を用いたより良いフレームワークを提案する。 コミュニティ検出手法を用いて20名のメンバを最適化したサブセットを得る。 この方法は、ノイズ除去とアンサンブルコヒーレンスに重点を置くことにより予測スキルを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reliable long-lead forecasting of the El Nino Southern Oscillation (ENSO) remains a long-standing challenge in climate science. The previously developed Multimodal ENSO Forecast (MEF) model uses 80 ensemble predictions by two independent deep learning modules: a 3D Convolutional Neural Network (3D-CNN) and a time-series module. In their approach, outputs of the two modules are combined using a weighting strategy wherein one is prioritized over the other as a function of global performance. Separate weighting or testing of individual ensemble members did not occur, however, which may have limited the model to optimize the use of high-performing but spread-out forecasts. In this study, we propose a better framework that employs graph-based analysis to directly model similarity between all 80 members of the ensemble. By constructing an undirected graph whose vertices are ensemble outputs and whose weights on edges measure similarity (via RMSE and correlation), we identify and cluster structurally similar and accurate predictions. From which we obtain an optimized subset of 20 members using community detection methods. The final prediction is then obtained by averaging this optimized subset. This method improves the forecast skill through noise removal and emphasis on ensemble coherence. Interestingly, our graph-based selection shows robust statistical characteristics among top performers, offering new ensemble behavior insights. In addition, we observe that while the GNN-based approach does not always outperform the baseline MEF under every scenario, it produces more stable and consistent outputs, particularly in compound long-lead situations. The approach is model-agnostic too, suggesting that it can be applied directly to other forecasting models with gargantuan ensemble outputs, such as statistical, physical, or hybrid models.
• Abstract（参考訳）: エルニーノ南振動(en:El Nino Southern Oscillation:ENSO)の信頼性の高いロングリード予測は、気候科学における長年の課題である。 以前開発されたMultimodal ENSO Forecast(MEF)モデルは、2つの独立したディープラーニングモジュールである3D畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)と時系列モジュールによる80のアンサンブル予測を使用する。 彼らのアプローチでは、2つのモジュールの出力は、グローバルパフォーマンスの関数として他方よりも優先される重み付け戦略を用いて結合される。 しかし、個々のアンサンブルメンバーの個別の重み付けやテストは行われなかったため、ハイパフォーマンスだがスプレッドアウトの予測を最適化するためのモデルに制限が加えられた可能性がある。 本研究では,80人全員のアンサンブル間の類似性を直接モデル化するために,グラフ解析を用いたよりよいフレームワークを提案する。 頂点がアンサンブル出力であり、エッジ上の重みが類似度(RMSEと相関)を測る非方向グラフを構築し、構造的に類似し正確な予測をクラスタリングする。 コミュニティ検出手法を用いて20名のメンバを最適化したサブセットを得る。 最終的な予測は、この最適化された部分集合を平均化することによって得られる。 この方法は、ノイズ除去とアンサンブルコヒーレンスに重点を置くことにより予測スキルを向上させる。 興味深いことに、グラフベースの選択は、トップパフォーマーの間で頑健な統計特性を示し、新しいアンサンブル行動の洞察を提供する。 さらに,GNNに基づくアプローチは,すべてのシナリオにおいて,ベースラインMEFよりも必ずしも優れるわけではないが,特に複合ロングリード環境では,より安定で一貫した出力を生成する。 このアプローチはモデルに依存しないため、統計モデル、物理モデル、ハイブリッドモデルなど、ガントゥアンアンサンブル出力を持つ他の予測モデルにも直接適用可能であることを示唆している。

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