通过用于增强 3D 行星大气模拟的替代辐射传递模型
地球与行星天体物理
2024-11-05 v2 天体物理仪器与方法
大气与海洋物理
摘要
本工作提出了一种方法，通过集成机器学习替代模型到 OASIS 全球循环模型（GCM）中来提高 3D 大气模拟的计算效率。传统 GCM 基于反复数值积分跨越一系列时间步长的物理方程，计算耗时，导致在空间和时间分辨率上进行妥协。这一研究克服了这一限制，使我们能够在实际时间框架内实现更高的分辨率模拟。加速 3D 模拟在多个领域具有重要意义。首先，它促进了将 3D 模型整合到系综管道中，从而允许从来自 JWST 和 post-JWST 仪器预期获取的大量数据中对系外行星进行稳健的表征。其次，加速 3D 模型将使我们能够进行更高分辨率的地球和太阳系行星大气模拟，从而更详细地洞察其大气物理和化学。我们的方法将 OASIS 中的辐射传递模块替换为基于循环神经网络的模型，该模型在仿真输入和输出上进行训练。辐射传递通常是 GCM 中最慢的组成部分，因此为整体模型加速提供了最大的潜在空间。该替代模型是在 Venusian 大气的特定测试案例中进行训练和测试的，以基准测试该方法在非地球大气情形中的实用性。该方法取得了有前景的成果，替代集成的 GCM 在类火星条件下显示出超过 99.0% 的准确率和整个仿真相对于使用匹配原始 GCM 的 147 倍的 GPU 加速。
引用
@article{arxiv.2407.08556,
title = {Enhancing 3D Planetary Atmosphere Simulations with a Surrogate Radiative Transfer Model},
author = {Tara P. A. Tahseen and João M. Mendonça and Kai Hou Yip and Ingo P. Waldmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08556},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 14 figures