論文の概要: SamudrACE: Fast and Accurate Coupled Climate Modeling with 3D Ocean and Atmosphere Emulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12490v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 22:27:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.78474
- Title: SamudrACE: Fast and Accurate Coupled Climate Modeling with 3D Ocean and Atmosphere Emulators
- Title（参考訳）: SamudrACE: 3D海洋と大気エミュレータを用いた高速で正確な結合型気候モデリング
- Authors: James P. C. Duncan, Elynn Wu, Surya Dheeshjith, Adam Subel, Troy Arcomano, Spencer K. Clark, Brian Henn, Anna Kwa, Jeremy McGibbon, W. Andre Perkins, William Gregory, Carlos Fernandez-Granda, Julius Busecke, Oliver Watt-Meyer, William J. Hurlin, Alistair Adcroft, Laure Zanna, Christopher Bretherton,
- Abstract要約: SamudrACEは、水平1度、大気6時間、海洋5日の分解能で何世紀にもわたってシミュレーションを制作している。
高度に安定しており、その成分に匹敵する気候バイアスが低い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.297785124293287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional numerical global climate models simulate the full Earth system by exchanging boundary conditions between separate simulators of the atmosphere, ocean, sea ice, land surface, and other geophysical processes. This paradigm allows for distributed development of individual components within a common framework, unified by a coupler that handles translation between realms via spatial or temporal alignment and flux exchange. Following a similar approach adapted for machine learning-based emulators, we present SamudrACE: a coupled global climate model emulator which produces centuries-long simulations at 1-degree horizontal, 6-hourly atmospheric, and 5-daily oceanic resolution, with 145 2D fields spanning 8 atmospheric and 19 oceanic vertical levels, plus sea ice, surface, and top-of-atmosphere variables. SamudrACE is highly stable and has low climate biases comparable to those of its components with prescribed boundary forcing, with realistic variability in coupled climate phenomena such as ENSO that is not possible to simulate in uncoupled mode.
- Abstract（参考訳）: 伝統的な数値的なグローバル気候モデルは、大気、海、海氷、陸面、その他の物理過程の別個のシミュレーター間で境界条件を交換することで、地球システム全体をシミュレートする。
このパラダイムは、空間的または時間的アライメントとフラックス交換を通じて領域間の変換を処理するカプラによって統一された、共通のフレームワーク内で個々のコンポーネントの分散開発を可能にする。
機械学習をベースとしたエミュレータに類似したアプローチを取り入れたSamudrACEは, 海氷, 表面, 大気上変数に加えて, 海氷, 表層, 大気上変数に加えて, 大気中の1452D領域で, 水平1時間, 大気6時間, 海洋5日で何世紀にもわたってシミュレーションを行う大域気候モデルエミュレータである。
SamudrACEは、高度に安定しており、所定の境界強制力を持つコンポーネントに匹敵する低い気候バイアスを持ち、アンカップリングモードではシミュレートできないENSOのような結合した気候現象における現実的な変動がある。
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