論文の概要: Deep-learning based down-scaling of summer monsoon rainfall data over Indian region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11313v3
• Date: Tue, 8 Dec 2020 09:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 03:03:48.836396
• Title: Deep-learning based down-scaling of summer monsoon rainfall data over Indian region
• Title（参考訳）: インド地方における夏季モンスーン降雨量の深層学習に基づくダウンスケーリング
• Authors: Bipin Kumar, Rajib Chattopadhyay, Manmeet Singh, Niraj Chaudhari, Karthik Kodari and Amit Barve
• Abstract要約: 動的および統計的ダウンスケーリングモデルは、大域にわたって高解像度のグリッドデータを取得するためにしばしば使用される。 深層学習(DL)に基づく手法は,地域気候予報およびリアルタイム降雨観測データにおいて,降雨データを空間分解能の高い方法でダウンスケールする上で,効率的なソリューションを提供する。 本研究では,超高分解能畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)法から得られた3つの深層学習アルゴリズムを用いて,夏季モンスーンシーズンの4倍の高分解能降雨量データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Downscaling is necessary to generate high-resolution observation data to validate the climate model forecast or monitor rainfall at the micro-regional level operationally. Dynamical and statistical downscaling models are often used to get information at high-resolution gridded data over larger domains. As rainfall variability is dependent on the complex Spatio-temporal process leading to non-linear or chaotic Spatio-temporal variations, no single downscaling method can be considered efficient enough. In data with complex topographies, quasi-periodicities, and non-linearities, deep Learning (DL) based methods provide an efficient solution in downscaling rainfall data for regional climate forecasting and real-time rainfall observation data at high spatial resolutions. In this work, we employed three deep learning-based algorithms derived from the super-resolution convolutional neural network (SRCNN) methods, to precipitation data, in particular, IMD and TRMM data to produce 4x-times high-resolution downscaled rainfall data during the summer monsoon season. Among the three algorithms, namely SRCNN, stacked SRCNN, and DeepSD, employed here, the best spatial distribution of rainfall amplitude and minimum root-mean-square error is produced by DeepSD based downscaling. Hence, the use of the DeepSD algorithm is advocated for future use. We found that spatial discontinuity in amplitude and intensity rainfall patterns is the main obstacle in the downscaling of precipitation. Furthermore, we applied these methods for model data postprocessing, in particular, ERA5 data. Downscaled ERA5 rainfall data show a much better distribution of spatial covariance and temporal variance when compared with observation.
• Abstract（参考訳）: ダウンスケーリングは、気候モデル予測の検証や、マイクロリージョンレベルでの降雨監視のために、高解像度の観測データを生成する必要がある。 動的および統計的ダウンスケーリングモデルは、大域にわたって高解像度のグリッドデータを取得するためにしばしば使用される。 降雨の変動は,非線形あるいはカオスな時空間変動につながる複雑な時空間過程に依存しているため,単一ダウンスケーリング法を十分に効率的にみなすことはできない。 複雑な地形、準周期、非線形のデータにおいて、深層学習(dl)ベースの手法は、地域気候予測のための降雨データと高空間分解能のリアルタイム降雨観測データに対する効率的な解決策を提供する。 本研究では,超高分解能畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)法に基づく3つの深層学習アルゴリズムを用いて降水データ,特にIMDおよびTRMMデータを用いて,夏季モンスーンシーズンの4倍の高分解能降雨データを生成する。 SRCNN、SRCNN、DeepSDの3つのアルゴリズムのうち、降雨振幅と最小ルート平均二乗誤差の空間分布はDeepSDに基づくダウンスケーリングによって生成される。 したがって、DeepSDアルゴリズムの使用は将来の使用のために推奨される。 降水量減少の主な障害は,振幅・強度降雨パターンの空間的不連続性であった。 さらに,これらの手法をモデルデータ後処理,特にERA5データに適用した。 ERA5降水量は観測値と比較して空間的共分散と時間的分散の分布がはるかに良好である。

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