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。
関連論文リスト
- Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。
我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。
本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-11T19:31:56Z) - Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion [15.460280166612119]
本研究では, 高精度で物理的に整合した地球規模の気候アンサンブルシミュレーションを作成した最初の条件生成モデルを提案する。
我々のモデルは、動的インフォームド拡散フレームワーク(DYffusion)と、球状フーリエニューラル演算子(SFNO)アーキテクチャを統合する。
このモデルは、気候モデルエミュレーションのための金本位に近い性能を達成し、既存のアプローチを上回り、有望なアンサンブルスキルを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T00:16:55Z) - Towards Causal Representations of Climate Model Data [18.82507552857727]
この研究は因果表現学習の可能性、特に単一パーセンシャル・デコーディング(CDSD)法によるemphCausal Discoveryの可能性を掘り下げるものである。
以上の結果から,CDSDをより解釈可能で堅牢な気候モデルエミュレーションへのステップストーンとして使用するという課題,限界,約束が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T16:13:34Z) - Climate Intervention Analysis using AI Model Guided by Statistical
Physics Principles [6.824166358727082]
変動散逸理論(FDT)として知られる統計物理学の原理を応用した新しい解法を提案する。
利用することで,地球系モデルによって生成された大規模なデータセットに符号化された情報を抽出することができる。
我々のモデルであるAiBEDOは、地球および地域表面の気候に対する放射摂動の複雑なマルチタイム効果を捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T05:09:10Z) - ClimaX: A foundation model for weather and climate [51.208269971019504]
ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。
気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。
気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T23:19:01Z) - Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed
surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。
U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。
並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-20T06:46:35Z) - Deep Learning Based Cloud Cover Parameterization for ICON [55.49957005291674]
我々は,実地域およびグローバルICONシミュレーションに基づいて,粗粒度データを用いたNNベースのクラウドカバーパラメータ化を訓練する。
グローバルに訓練されたNNは、地域シミュレーションのサブグリッドスケールのクラウドカバーを再現することができる。
我々は,コラムベースNNがグローバルから局所的な粗粒データに完全に一般化できない理由として,特定の湿度と雲氷上の過剰なエンハンシスを同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T16:10:45Z) - Climate-Invariant Machine Learning [0.8831201550856289]
現在の気候モデルは、モデルグリッドサイズよりも小さなスケールで発生するプロセスの表現を必要とする。
最近の機械学習(ML)アルゴリズムは、そのようなプロセス表現を改善することを約束するが、訓練されていない気候体制に悪影響を及ぼす傾向がある。
我々は、気候プロセスの知識をMLアルゴリズムに取り入れた「気候不変」MLと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-14T07:02:57Z) - DeepClimGAN: A High-Resolution Climate Data Generator [60.59639064716545]
地球系モデル(ESM)は、気候変動シナリオの将来の予測を生成するためにしばしば用いられる。
妥協として、エミュレータはかなり安価であるが、ESMの複雑さを全て備えているわけではない。
本稿では, ESMエミュレータとして, 条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)の使用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T20:13:37Z) - Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。
我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T15:31:38Z) - Augmented Convolutional LSTMs for Generation of High-Resolution Climate
Change Projections [1.7503398807380832]
統計的ダウンスケーリングのための補助的情報時空間ニューラルアーキテクチャを提案する。
現在の研究では、世界で最も気候的に多様化したインドにおいて、ESMの出力から1.15度 (115 km) から0.25度 (25 km) まで、毎日降水量のダウンスケーリングを行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T17:52:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。