論文の概要: Reinforcement Learning to Discover a NorthEast Monsoon Index for Monthly Rainfall Prediction in Thailand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10181v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 08:40:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.057746
• Title: Reinforcement Learning to Discover a NorthEast Monsoon Index for Monthly Rainfall Prediction in Thailand
• Title（参考訳）: タイにおける月次降雨予測のための東北モンスーン指数発見のための強化学習
• Authors: Kiattikun Chobtham,
• Abstract要約: 本稿では,冬季モンスーンの気候を反映した海面温度から算出した北東海岸モンスーンの気候指標を紹介する。 計算された領域を最適化するために、深層Qネットワーク学習エージェントは、季節降雨と相関して最も効果的な矩形を探索し、選択する。 実験結果から,短期記憶モデルに最適化された指標は,多くのクラスター地域で長期降雨予測能力を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate prediction is a challenge due to the intricate spatiotemporal patterns within Earth systems. Global climate indices, such as the El Niño Southern Oscillation, are standard input features for long-term rainfall prediction. However, a significant gap persists regarding local-scale indices capable of improving predictive accuracy in specific regions of Thailand. This paper introduces a novel NorthEast monsoon climate index calculated from sea surface temperature to reflect the climatology of the boreal winter monsoon. To optimise the calculated areas used for this index, a Deep Q-Network reinforcement learning agent explores and selects the most effective rectangles based on their correlation with seasonal rainfall. Rainfall stations were classified into 12 distinct clusters to distinguish rainfall patterns between southern and upper Thailand. Experimental results show that incorporating the optimised index into Long Short-Term Memory models significantly improves long-term monthly rainfall prediction skill in most cluster areas. This approach effectively reduces the Root Mean Square Error for 12-month-ahead forecasts.
• Abstract（参考訳）: 気候予測は、地球系内の複雑な時空間パターンのために困難である。 エルニーニョ・サザン・オシレーションのような地球規模の気候指標は、長期的な降雨予測の標準的な入力特徴である。 しかし、タイの特定の地域では、予測精度を向上させることができる地域規模の指標に関して、大きなギャップが持続する。 本報告では, 北極モンスーン気候指数を海面温度から算出し, 冬季モンスーンの気候学を反映した新しい気候指標を提案する。 この指標の計算領域を最適化するために,深部Qネットワーク強化学習エージェントは,季節降雨量との相関に基づいて,最も有効な矩形を探索し,選択する。 降雨局は、タイ南部と北部の降雨パターンを区別するために12の異なるクラスターに分類された。 実験結果から, 長期記憶モデルに最適化指標を組み込むことで, 多くのクラスター地域での長期降雨予測能力が著しく向上することが示唆された。 このアプローチは、12ヶ月前の予測に対するルート平均角誤差を効果的に削減する。

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