A fast surrogate model for 3D Earth glacial isostatic adjustment using Tensorflow (v2.8.0) artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Models of glacial isostatic adjustment (GIA) play a central role in the interpretation of various geologic and geodetic data to understand and simulate past and future changes in ice sheets and sea level, as well as to infer rheological properties of the deep Earth. During the past few decades, a major advance has been the development of models that include 3D Earth structure, as opposed to 1D spherically symmetric (SS) structure. However, a major limitation in employing 3D GIA models is their high computational expense. As such, we have developed a method using artificial neural networks (ANNs) and the Tensorflow library to predict the influence of 3D Earth models with the goal of more affordably exploring the parameter space of these models, specifically the radial (1D) viscosity profile to which the lateral variations are added. Our goal is to test whether the use of an ANN to produce a fast surrogate model can accurately predict the difference in GIA model outputs (i.e., relative sea level (RSL) and uplift rates) for the 3D case relative to the SS case. If so, the surrogate model can be used with a computationally efficient SS (Earth) GIA model to generate output that replicates that from a 3D (Earth) GIA model. Evaluation of the surrogate model performance for deglacial RSL indicates that it is able to provide useful estimates of this field throughout the parameter space when trained on only ≈15 % (≈50) of the parameter vectors considered (330 in total). We applied the surrogate model in a model–data comparison exercise using RSL data distributed along the North American coasts from the Canadian Arctic to the US Gulf Coast. We found that the surrogate model is able to successfully reproduce the model–data misfit values such that the region of minimum misfit either generally overlaps the 3D GIA model results or is within two increments of the radial viscosity model parameter space (defined here as lithosphere thickness, upper-mantle viscosity, and lower-mantle viscosity). The surrogate model can, therefore, be used to accurately explore this aspect of the 3D Earth model parameter space. In summary, this work demonstrates the utility of machine learning in 3D Earth GIA modelling, and so future work to expand on this initial proof-of-concept analysis is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».