論文の概要: Machine-Learning Emulation of Satellite Greenhouse Gas Retrievals: Stability over Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09313v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 10:19:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.925338
• Title: Machine-Learning Emulation of Satellite Greenhouse Gas Retrievals: Stability over Time
• Title（参考訳）: 衛星温室効果ガス検索の機械学習エミュレーション:時間的安定性
• Abstract要約: 検索アルゴリズムの高速エミュレータとして機械学習モデルが提案されている。 温室効果ガス観測衛星(GOSAT)のデータを用いたエミュレータの時間的安定性について検討する。 また、入力機能としての時間を含めることで、ラッソモデルとニューラルネットモデルのXCH4予測が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.082626575038451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval algorithms are used to estimate atmospheric concentrations of greenhouse gases (GHGs), such as carbon dioxide (CO2) and methane (CH4), by solving inverse problems from high-spectral-resolution satellite radiance measurements. However, these algorithms are computationally expensive, which makes real-time estimation at scale difficult. Machine-learning models have therefore been proposed as fast emulators of retrieval algorithms. Most existing studies, however, evaluate them only on test data from the same period as the training data. We study the stability over time of such emulators using data from the Greenhouse Gases Observing SATellite (GOSAT). We show that prediction accuracy generally deteriorates when the test period moves away from the training period. We also show that including time as an input feature substantially improves XCH4 prediction for Lasso and neural-network models. Among the methods considered, a simple Lasso model performs as well as or better than more complex methods such as neural networks, and yields more stable predictions over time. We further validate the results using the Total Carbon Column Observing Network (TCCON), a ground-based observation network. On the TCCON-matched dataset, the time-augmented Lasso achieves errors against TCCON that are comparable to the disagreement between GOSAT and TCCON for both XCO2 and XCH4.
• Abstract（参考訳）: 検索アルゴリズムは、二酸化炭素(CO2)やメタン(CH4)などの温室効果ガス(GHG)の大気濃度を高分解能衛星放射率測定による逆問題から推定するために用いられる。 しかし,これらのアルゴリズムは計算コストが高く,大規模なリアルタイム推定が困難である。 したがって、機械学習モデルは検索アルゴリズムの高速エミュレータとして提案されている。 しかし、既存の研究の多くは、トレーニングデータと同じ期間の試験データに基づいて評価している。 本研究では, 温室効果ガス観測衛星(GOSAT)のデータを用いたエミュレータの時間的安定性について検討した。 テスト期間がトレーニング期間から外れた場合には,予測精度が一般的に低下することを示す。 また、入力機能としての時間を含めることで、ラッソモデルとニューラルネットモデルのXCH4予測が大幅に向上することを示す。 検討された手法の中で、単純なLassoモデルはニューラルネットワークのようなより複雑な手法と同様に、あるいはそれ以上に機能し、時間とともにより安定した予測をもたらす。 さらに,地上観測ネットワークであるTotal Carbon Column Observing Network (TCCON) を用いて実験結果を検証した。 TCCONマッチングデータセットでは、時間拡張されたLassoは、XCO2とXCH4の両方でGOSATとTCCONの相違に匹敵するTCCONに対するエラーを達成している。

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