Condizionamento di superficie per la correzione multivariata zero-shot in un emulatore di biogeochimica marina

Abstract degli autori

Nei modelli basati sui processi, la correzione dei bias richiede di solito un’assimilazione iterativa dei dati con una modellazione esplicita delle covarianze. Proponiamo un’alternativa leggera basata su un emulatore neurale della biogeochimica marina (BGC), mostrando che il percorso di condizionamento del suo autoencoder può fungere da punto di inserimento delle osservazioni. Il decoder è condizionato sulle variabili di superficie tramite la Feature-wise Linear Modulation (FiLM), concepita in origine per incorporare le forzanti fisiche al contorno. Estendiamo questi input includendo la clorofilla-a superficiale e, al momento dell’inferenza, sostituiamo il campo simulato con osservazioni satellitari. La sostituzione in superficie si propaga lungo la colonna d’acqua, migliorando la concordanza con le osservazioni risolte in profondità a tutte le profondità, e si estende ad altre variabili in uscita secondo uno schema coerente con le relazioni trofiche attese.