本論文では、海面高度(SSH)と海面温度(SST)の衛星観測をシミュレートした観測システムシミュレーション実験(OSSE)を設計しました。この実験では、20年分のデータを用意し、より現実的な多変量観測を再現しました。
提案する注意機構付きエンコーダ・デコーダ(ABED)ネットワークは、SSH観測のみならず、SST情報も活用することで、SSH再構築の精度を向上させることができます。
supervised学習と unsupervised学習の2つのアプローチを比較し、観測のみを用いた unsupervised学習でも、SST情報を活用することで、高精度な再構築が可能であることを示しました。
再構築された SSH から推定した地衡流速度場の評価では、SST情報を活用することで、渦の検出精度が向上し、渦の物理特性も良好に再現できることがわかりました。
提案手法は、DUACS などの従来手法と比較して、平均二乗誤差を41%低減することができました。
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by Theo Archamb... : arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.07626.pdfDaha Derin Sorular