HAiVA：用于研究云属性对气候模式影响的混合 AI 辅助可视化分析框架
机器学习
2023-05-16 v1
摘要
云对地球气候系统有显著影响。它们在调节地球辐射收支和驱动温度与降水的区域变化中起着至关重要的作用。这使得云成为诸如海洋云增亮（MCB）等气候干预技术的理想对象，MCB 指改变云的反照率从而冷却周边区域。然而，为避免 MCB 的意外影响，我们需要更好地理解复杂的云到气候响应函数。使用传统地球系统模型设计和测试此类干预情景计算代价高昂。因此，我们提出一种混合 AI 辅助可视化分析框架来推动此类科学研究，并促进对不同 MCB 干预情景的交互式假设（what-if）探究，以评估其对气候模式的预期和非预期影响。我们与气候科学家团队合作开发了一套模拟云-气候响应函数的混合 AI 模型，并设计了一个紧密耦合的前端交互式可视化分析系统来执行不同的 MCB 干预实验。
引用
@article{arxiv.2305.07859,
title = {HAiVA: Hybrid AI-assisted Visual Analysis Framework to Study the Effects of Cloud Properties on Climate Patterns},
author = {Subhashis Hazarika and Haruki Hirasawa and Sookyung Kim and Kalai Ramea and Salva R. Cachay and Peetak Mitra and Dipti Hingmire and Hansi Singh and Phil J. Rasch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07859},
year = {2023}
}