論文の概要: HECT: High-Dimensional Ensemble Consistency Testing for Climate Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04051v2
- Date: Mon, 30 Nov 2020 22:48:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 12:41:36.819461
- Title: HECT: High-Dimensional Ensemble Consistency Testing for Climate Models
- Title(参考訳): HECT:気候モデルのための高次元アンサンブル一貫性テスト
- Authors: Niccol\`o Dalmasso, Galen Vincent, Dorit Hammerling, Ann B. Lee
- Abstract要約: 気候モデルは、気候変動が気候変動に与える影響を理解する上で重要な役割を担い、気候変動のリスクを軽減し、決定を通知する。
コミュニティアース・システム・モデル (CESM) のような大域的な気候モデルは、大気、陸、海、氷の相互作用を記述する数百万行のコードで非常に複雑である。
私たちの研究は、木に基づくアルゴリズムやディープニューラルネットワークのような確率論的手法を使って、高次元および人為的なデータの統計的に厳密な適合性テストを行います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7587442088965226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate models play a crucial role in understanding the effect of
environmental and man-made changes on climate to help mitigate climate risks
and inform governmental decisions. Large global climate models such as the
Community Earth System Model (CESM), developed by the National Center for
Atmospheric Research, are very complex with millions of lines of code
describing interactions of the atmosphere, land, oceans, and ice, among other
components. As development of the CESM is constantly ongoing, simulation
outputs need to be continuously controlled for quality. To be able to
distinguish a "climate-changing" modification of the code base from a true
climate-changing physical process or intervention, there needs to be a
principled way of assessing statistical reproducibility that can handle both
spatial and temporal high-dimensional simulation outputs. Our proposed work
uses probabilistic classifiers like tree-based algorithms and deep neural
networks to perform a statistically rigorous goodness-of-fit test of
high-dimensional spatio-temporal data.
- Abstract(参考訳): 気候モデルは、気候変動と人為的な変化が気候変動に与える影響を理解する上で重要な役割を果たす。
全米大気研究センターによって開発されたコミュニティアース・システム・モデル(CESM)のような大規模な世界規模の気候モデルは、大気、陸、海、氷の相互作用を記述した数百万行のコードで非常に複雑である。
CESMの開発は継続中であるため、シミュレーション出力は品質のために継続的に制御する必要がある。
コードベースの"気候変化(climate-changing)"修正を真の気候変化の物理的プロセスや介入と区別するためには、空間的および時間的な高次元シミュレーションアウトプットを処理可能な統計再現性を評価する原則的な方法が必要となる。
提案研究は,木に基づくアルゴリズムやディープニューラルネットワークなどの確率的分類器を用いて,高次元時空間データの統計的に厳密な適合性テストを行う。
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