LUCIE は、球面フーリエニューラルオペレーター (SFNO) に基づくアーキテクチャを使用し、ERA5 データを使用して訓練されたデータ駆動型の気候エミュレータです。LUCIE は、単一の A100 GPU で 2.4 時間の訓練時間で構築されており、1000 メンバーのアンサンブルを 5 年間にわたって自己回帰的に実行することができます。この結果、ERA5 の気候学と非常によく一致する気候学を生成することができます。LUCIE は、他の最先端の AI 気象モデルとは異なり、長期的に安定しており、物理的に整合性のある気候を生成します。また、LUCIE は外部の海面水温 (SST) を必要としません。LUCIE の長期的な気候学、季節内から季節スケールの予測スキル、および 5 年間の自己回帰シミュレーションにおける風の周波数スペクトルを示しています。LUCIE は、気候変動の影響評価、極端事象の推定、気候応答の分析など、大規模な気候シミュレーションを必要とする多くの分野で有用であると考えられます。
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Key Insights Distilled From
by Haiwen Guan,... at arxiv.org 09-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.16297.pdfDeeper Inquiries