Interpretable Machine Learning for Weather and Climate Prediction: A Survey

📄 arXiv: 2403.18864v1 📥 PDF

作者: Ruyi Yang, Jingyu Hu, Zihao Li, Jianli Mu, Tingzhao Yu, Jiangjiang Xia, Xuhong Li, Aritra Dasgupta, Haoyi Xiong

分类: physics.ao-ph, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-24

备注: 26 pages, 5 figures

💡 一句话要点

综述可解释机器学习在天气与气候预测中的应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可解释机器学习 天气预测 气候建模 后期可解释技术 本质可解释模型 气象关系 模型透明性

📋 核心要点

  1. 现有的机器学习模型在天气与气候预测中表现出色，但缺乏透明性和可解释性，导致用户信任不足。
  2. 论文综述了可解释机器学习方法，分为后期可解释技术和本质可解释模型设计，旨在提高模型的可信度。
  3. 通过对不同方法的总结，揭示了机器学习捕捉的新气象关系，推动了气象预测的可解释性研究。

📝 摘要（中文）

近年来，先进的机器学习模型在天气和气候预测中取得了高精度的预测结果。然而，这些复杂模型往往缺乏透明性和可解释性，成为“黑箱”，阻碍了用户的信任和模型的进一步改进。因此，可解释机器学习技术在增强天气和气候建模的可信度和实用性方面变得至关重要。本综述回顾了当前应用于气象预测的可解释机器学习方法，将其分为两大类：1）后期可解释技术，解释预训练模型，如基于扰动、博弈论和梯度的归因方法；2）从头设计本质上可解释的模型，使用树集成和可解释神经网络等架构。最后，讨论了在实现与物理原理一致的深层机制解释、开发标准化评估基准、将可解释性融入迭代模型开发工作流以及为大型基础模型提供可解释性等方面的研究挑战。

🔬 方法详解

问题定义：当前天气与气候预测中的机器学习模型普遍存在可解释性不足的问题，导致用户对模型的信任度降低，进而影响模型的实际应用和改进。

核心思路：本论文通过综述可解释机器学习技术，旨在提升气象预测模型的透明度和可理解性，帮助用户理解模型的预测依据和机制。

技术框架：论文将可解释机器学习方法分为两大类：后期可解释技术（如扰动、博弈论和梯度归因方法）和本质可解释模型（如树集成和可解释神经网络），并对每种方法的应用进行总结。

关键创新：论文的创新在于系统性地整理和分类现有的可解释机器学习方法，强调了不同方法在揭示气象关系方面的独特贡献，推动了该领域的研究进展。

关键设计：在方法设计上，论文强调了对模型的后期解释和本质设计的结合，提出了在模型开发过程中融入可解释性的必要性，并探讨了标准化评估基准的构建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文总结了多种可解释机器学习方法在气象预测中的应用，强调了后期可解释技术和本质可解释模型的有效性。通过这些方法，研究者能够揭示机器学习模型捕捉到的新气象关系，推动了气象预测的可解释性研究，提升了模型的可信度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括气象预报、气候变化研究和环境监测等。通过提高模型的可解释性，研究可以帮助气象学家和决策者更好地理解气候变化的影响，从而制定更有效的应对策略，提升社会对气候预测的信任度。

📄 摘要（原文）

Advanced machine learning models have recently achieved high predictive accuracy for weather and climate prediction. However, these complex models often lack inherent transparency and interpretability, acting as "black boxes" that impede user trust and hinder further model improvements. As such, interpretable machine learning techniques have become crucial in enhancing the credibility and utility of weather and climate modeling. In this survey, we review current interpretable machine learning approaches applied to meteorological predictions. We categorize methods into two major paradigms: 1) Post-hoc interpretability techniques that explain pre-trained models, such as perturbation-based, game theory based, and gradient-based attribution methods. 2) Designing inherently interpretable models from scratch using architectures like tree ensembles and explainable neural networks. We summarize how each technique provides insights into the predictions, uncovering novel meteorological relationships captured by machine learning. Lastly, we discuss research challenges around achieving deeper mechanistic interpretations aligned with physical principles, developing standardized evaluation benchmarks, integrating interpretability into iterative model development workflows, and providing explainability for large foundation models.