Résumé - Vagues équatoriales Kelvin et Rossby intrasezonales dans les modèles modernes d'IA-ML

Vagues équatoriales Kelvin et Rossby intrasezonales dans les modèles modernes d'IA-ML

2025-07-10 17:37:07

{"Shrutee Jalan","Jai Sukhatme"}

{physics.ao-ph}

Le papier "Intraseasonal Equatorial Kelvin and Rossby Waves in Modern AI-ML Models" de Shrutee Jalan et Jai Sukhatme explore la représentation des ondes Kelvin et Rossby de grande échelle couplées convectivement dans les modèles modernes d'IA-ML. L'étude utilise quatre modèles de prévision météorologique à base de données de pointe : PanguWeather, GraphCast, FourCastNet et Aurora. Les chercheurs ont exécuté plusieurs runs de ces modèles pour évaluer leur capacité à capturer la structure des ondes Kelvin et Rossby. Ils ont analysé les diagrammes wavenumber-fréquence des vents zonal de tous les modèles et ont trouvé une signature claire des ondes Rossby et Kelvin avec des profondeurs équivalentes en accord avec les observations et les réanalyses. Pour les ondes Kelvin, les modèles ont capturé les schémas de convergence horizontale de la troposphère inférieure et supérieure, les inclinaisons verticales de la température, de l'humidité et de la vitesse verticale, ainsi que la relation de phase entre les anomalies de température et de vitesse verticale. Cependant, il y avait des différences notables entre les modèles, telles que des inclinaisons verticales plus faibles et des anomalies de température de surface incorrectes dans GraphCast et des flux de convergence relativement faibles dans PanguWeather. Les modèles avaient plus de difficulté avec les ondes Rossby. Bien que les gyres horizontaux aient été capturés, la structure verticale de la température et de la divergence était incorrecte. L'anomalie de température n'était pas conforme à la nature de la vitesse verticale dans tous les quatre modèles. Curieusement, les anomalies de humidité et de vitesse verticale étaient beaucoup plus proches des observations. Seuls deux modèles (GraphCast et FourCastNet) ont capturé la génération simultanée d'un mouvement vertical profond avec des anomalies de humidité. Dans l'ensemble, bien que la représentation de ces ondes à grande échelle soit encourageante, les problèmes de structure des ondes Rossby et l'incohérence entre les champs nécessitent une investigation supplémentaire. L'étude met en lumière le potentiel des modèles d'IA-ML pour capturer la variabilité tropicale et suggère que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer leur précision dans la représentation des ondes Rossby et d'autres phénomènes atmosphériques complexes.