論文の概要: Convolutional conditional neural processes for local climate downscaling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07950v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 03:45:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 01:18:00.879248
- Title: Convolutional conditional neural processes for local climate downscaling
- Title（参考訳）: 局地的気候ダウンスケーリングのための畳み込み条件ニューラルプロセス
- Authors: Anna Vaughan, Will Tebbutt, J.Scott Hosking and Richard E. Turner
- Abstract要約: 畳み込み条件付きニューラルプロセス(convCNPs)による温度と降水量の多地点統計的ダウンスケーリングに関する新しいモデルが提示された。
コンブCNPモデルでは, 温度と降水量の両方において, 既存のダウンスケーリング技術よりも優れていた。
極端な降水現象の表象では大きな改善が見られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.887343372542805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A new model is presented for multisite statistical downscaling of temperature
and precipitation using convolutional conditional neural processes (convCNPs).
ConvCNPs are a recently developed class of models that allow deep learning
techniques to be applied to off-the-grid spatio-temporal data. This model has a
substantial advantage over existing downscaling methods in that the trained
model can be used to generate multisite predictions at an arbitrary set of
locations, regardless of the availability of training data. The convCNP model
is shown to outperform an ensemble of existing downscaling techniques over
Europe for both temperature and precipitation taken from the VALUE
intercomparison project. The model also outperforms an approach that uses
Gaussian processes to interpolate single-site downscaling models at unseen
locations. Importantly, substantial improvement is seen in the representation
of extreme precipitation events. These results indicate that the convCNP is a
robust downscaling model suitable for generating localised projections for use
in climate impact studies, and motivates further research into applications of
deep learning techniques in statistical downscaling.
- Abstract（参考訳）: 畳み込み条件付きニューラルプロセス (convCNPs) を用いて, 温度と降水量の多地点統計的ダウンスケーリングを行う。
ConvCNPは、最近開発されたモデルのクラスであり、オフザグリッド時空間データにディープラーニング技術を適用することができる。
このモデルは、トレーニングデータの可用性に関係なく、トレーニングされたモデルが任意の場所でマルチサイト予測を生成することができるという点において、既存のダウンスケーリング手法に対して大きな利点がある。
コンブCNPモデルは、VALUE相互比較プロジェクトから採取した温度と降水の両方において、ヨーロッパにおける既存のダウンスケーリング手法のアンサンブルよりも優れていた。
このモデルはまた、ガウス過程を用いて、見えない場所でシングルサイトダウンスケーリングモデルを補間するアプローチよりも優れている。
重要なことは、極端な降水現象の表現においてかなりの改善が見られることである。
以上の結果から,convCNPは,気候影響研究における局所的な予測生成に適した強靭なダウンスケーリングモデルであり,統計的ダウンスケーリングにおける深層学習技術の適用に関するさらなる研究を動機付けていると考えられる。
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