論文の概要: Reconstructing Carbon Monoxide Reanalysis with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15056v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 21:58:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.836791
- Title: Reconstructing Carbon Monoxide Reanalysis with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による一酸化炭素再分析の再構築
- Authors: Paula Harder, Johannes Flemming,
- Abstract要約: コペルニクス大気モニタリングサービスは、モデルシミュレーションと衛星観測を組み合わせることで大気組成の再分析製品を提供する。
これらの製品の品質は観測データの可用性に強く依存しており、新しい衛星機器が利用可能になったり、中止されたりすると、時間とともに変化する可能性がある。
機械学習は、モデル構成間の体系的な差異を学習することで、そのようなデータ損失を補う、有望なアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Copernicus Atmospheric Monitoring Service provides reanalysis products for atmospheric composition by combining model simulations with satellite observations. The quality of these products depends strongly on the availability of the observational data, which can vary over time as new satellite instruments become available or are discontinued, such as Carbon Monoxide (CO) observations of the Measurements Of Pollution In The Troposphere (MOPITT) satellite in early 2025. Machine learning offers a promising approach to compensate for such data losses by learning systematic discrepancies between model configurations. In this study, we investigate machine learning methods to predict monthly-mean total column of Carbon Monoxide re-analysis from a control model simulation.
- Abstract（参考訳）: コペルニクス大気モニタリングサービスは、モデルシミュレーションと衛星観測を組み合わせることで大気組成の再分析製品を提供する。
これらの製品の品質は、2025年初頭のMOPITT衛星の二酸化炭素(CO)観測など、新しい衛星機器が利用可能になったり中止されたりすることで、観測データの可用性に大きく依存する。
機械学習は、モデル構成間の体系的な差異を学習することで、そのようなデータ損失を補う、有望なアプローチを提供する。
本研究では,一酸化炭素再分析の月間平均カラム数を予測する機械学習手法について,制御モデルシミュレーションを用いて検討した。
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