論文の概要: Loosely Conditioned Emulation of Global Climate Models With Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06386v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 02:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 11:30:44.255698
• Title: Loosely Conditioned Emulation of Global Climate Models With Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成的逆ネットワークを用いたグローバル気候モデルのゆるい条件付きエミュレーション
• Authors: Alexis Ayala, Christopher Drazic, Brian Hutchinson, Ben Kravitz, Claudia Tebaldi
• Abstract要約: 我々は、完全に結合した地球モデルから毎日の降水量をエミュレートする2つの「緩やかな条件付き」ジェネレーターネットワーク(GAN)を訓練する。 GANは時間的なサンプルを作り出すために訓練されます:地球を区別する64x128規則的な格子上の沈殿物の32日。 当社の訓練を受けたGANは、大幅に削減された計算コストで多数の実現を迅速に生成できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.937141232326068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate models encapsulate our best understanding of the Earth system, allowing research to be conducted on its future under alternative assumptions of how human-driven climate forces are going to evolve. An important application of climate models is to provide metrics of mean and extreme climate changes, particularly under these alternative future scenarios, as these quantities drive the impacts of climate on society and natural systems. Because of the need to explore a wide range of alternative scenarios and other sources of uncertainties in a computationally efficient manner, climate models can only take us so far, as they require significant computational resources, especially when attempting to characterize extreme events, which are rare and thus demand long and numerous simulations in order to accurately represent their changing statistics. Here we use deep learning in a proof of concept that lays the foundation for emulating global climate model output for different scenarios. We train two "loosely conditioned" Generative Adversarial Networks (GANs) that emulate daily precipitation output from a fully coupled Earth system model: one GAN modeling Fall-Winter behavior and the other Spring-Summer. Our GANs are trained to produce spatiotemporal samples: 32 days of precipitation over a 64x128 regular grid discretizing the globe. We evaluate the generator with a set of related performance metrics based upon KL divergence, and find the generated samples to be nearly as well matched to the test data as the validation data is to test. We also find the generated samples to accurately estimate the mean number of dry days and mean longest dry spell in the 32 day samples. Our trained GANs can rapidly generate numerous realizations at a vastly reduced computational expense, compared to large ensembles of climate models, which greatly aids in estimating the statistics of extreme events.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは、地球システムに関する最良の理解をカプセル化しており、人間主導の気候力がどのように進化するかという別の仮定の下で、その将来について研究することができる。 気候モデルの重要な応用は、特にこれらの代替シナリオの下で、平均的および極端な気候変動のメトリクスを提供することである。 多様な代替シナリオや、他の不確実性の源を計算効率良く探究する必要があるため、気候モデルは、重要な計算資源を必要とするため、特に極端な事象を特徴付けようとする場合には、その変化の統計を正確に表現するために、長いシミュレーションを必要としている。 ここでは、さまざまなシナリオでグローバルな気候モデル出力をエミュレートする基礎となる概念実証にディープラーニングを使用します。 我々は,完全に結合した地球系モデルから1日あたりの降水量をエミュレートする2つのgan(lowosely conditioned)生成型逆境ネットワーク(gans)を訓練した。 私たちのganは時空間的なサンプルを生成するように訓練されています。 klの発散に基づく一連の関連するパフォーマンス指標を用いてジェネレータを評価し、生成したサンプルがテストデータと同様にテストデータとほぼ一致していることを確認します。 また,32日間の平均乾日数と平均乾日スペルを正確に推定した。 我々の訓練されたGANは、極端な事象の統計を推定するのに大いに役立つ大規模な気候モデルと比較して、計算コストを大幅に削減して、多くの実現を迅速に得ることができる。

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