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NOTES AND CORRESPONDENCE: Comments on 'New Approach to Calculation of Atmospheric Model Physics: Accurate and Fast Neural Network Emulation of Longwave Radiation in a Climate Model'

机译:注释和对应:评论“大气模型物理计算的新方法:气候模型中长波辐射的精确快速神经网络仿真”

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摘要

There exist specific applications for which neural networks can usefully simulate environmental processes. For instance, the neural-network-based longwave radiation scheme NeuroFlux is operationally used in the ECMWF data assimilation system, where Janiskova et al. (2002) could demonstrate that its advantages exceed its drawbacks. Krasnopolsky et al. (2002) present another successful application, in the field of ocean modeling. However, the limitations that my former coauthors and myself found for AGCM modeling are still topical and indicate directions for future research. Like any other parameterization technique, the relevance of neural networks needs to be regularly reevaluated with respect to the particular computational and scientific contexts where they are developed and used.
机译:对于特定的应用,神经网络可以有效地模拟环境过程。例如,基于神经网络的长波辐射方案NeuroFlux在ECMWF数据同化系统中得到了可操作的使用,Janiskova等人在此进行了研究。 (2002)可以证明它的优点超过缺点。 Krasnopolsky等。 (2002)提出了在海洋建模领域的另一个成功的应用。但是,我以前的合著者和我自己在AGCM建模中发现的局限性仍然是热门话题,并为未来的研究指明了方向。像任何其他参数化技术一样,需要根据开发和使用神经网络的特定计算和科学环境,定期重新评估神经网络的相关性。

著录项

  • 来源
    《Monthly Weather Review》 |2005年第12期|p.3721-3723|共3页
  • 作者

    FREDERIC CHEVALLIER;

  • 作者单位

    Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement, Bat 701, L'Orme des Merisiers, 91191 Gif sur Yvette Cedex, France;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 大气科学(气象学);
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:04:32

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