Deep graph neural networks for spatiotemporal forecasting of sub-seasonal sea ice: A case study in Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces GraphSIFNet ( Graph S ea I ce F orecast neural Net work), a novel graph-based deep learning framework for spatiotemporal sea ice forecasting. GraphSIFNet employs a Graph Long-Short Term Memory (GCLSTM) module within a sequence-to-sequence architecture to predict daily sea ice concentration (SIC) and sea ice presence (SIP) in Hudson Bay over a 90-day time horizon. The use of graph neural networks (GNNs) allows the domain to be discretized into arbitrarily specified meshes, allowing more explicit spatial modeling than approaches based on the convolutional neural network (CNN). This study demonstrates the model’s ability to forecast over an irregular mesh with higher spatial resolution near shorelines. The model is trained using atmospheric data from ERA5 and oceanographic data from GLORYS12. Results demonstrate the model’s superior skill over a linear combination of persistence and climatology as a statistical baseline. The model showed skill particularly in short- to medium-term (up to 35 days) SIC forecasts, with a noted reduction in root mean squared error (RMSE) by up to 10% over the statistical baseline during the break-up season, and up to 5% in the freeze-up season. Long-term (up to 90 days) SIP forecasts also showed significant improvements over the baseline, with increases in accuracy of around 10% even at a lead time of 90 days. The use of an attention-based convolution offered the additional benefit of interpretability by highlighting the primary direction and magnitude of information flow that aligned with the direction of freezing and melting. The study lays the groundwork for future exploration into dynamic graph-based forecasting, and future work forecasting ice-ocean phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».