論文の概要: Computationally-Efficient Climate Predictions using Multi-Fidelity Surrogate Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07468v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 15:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 00:28:59.749586
• Title: Computationally-Efficient Climate Predictions using Multi-Fidelity Surrogate Modelling
• Title（参考訳）: マルチフィデリティ・サロゲートモデルを用いた計算効率の良い気候予測
• Authors: Ben Hudson, Frederik Nijweide, Isaac Sebenius
• Abstract要約: 我々は,高忠実度気候予測を低コストで生成する手段として,多忠実度サロゲートモデルの可能性について検討した。 我々のモデルは、低忠実度気候モデル(GCM)と高忠実度地域気候モデル(RCM)の予測を組み合わせる。 我々は高忠実度モデルのみと比較して計算コストが大幅に低い高忠実度温度予測を作成できる。
• 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: Accurately modelling the Earth's climate has widespread applications ranging from forecasting local weather to understanding global climate change. Low-fidelity simulations of climate phenomena are readily available, but high-fidelity simulations are expensive to obtain. We therefore investigate the potential of Gaussian process-based multi-fidelity surrogate modelling as a way to produce high-fidelity climate predictions at low cost. Specifically, our model combines the predictions of a low-fidelity Global Climate Model (GCM) and those of a high-fidelity Regional Climate Model (RCM) to produce high-fidelity temperature predictions for a mountainous region on the coastline of Peru. We are able to produce high-fidelity temperature predictions at significantly lower computational cost compared to the high-fidelity model alone: our predictions have an average error of $15.62^\circ\text{C}^2$ yet our approach only evaluates the high-fidelity model on 6% of the region of interest.
• Abstract（参考訳）: 地球の気候を正確にモデル化することは、地域気象の予測から地球規模の気候変動の理解まで幅広い応用がある。 気候現象の低忠実度シミュレーションは容易に利用できるが、高忠実度シミュレーションは入手が困難である。 そこで我々は,高忠実度気候予測を低コストで生成する方法として,ガウス過程に基づく多忠実度シュロゲートモデリングの可能性を検討する。 具体的には,低忠実度気候モデル (GCM) の予測と高忠実度地域気候モデル (RCM) の予測を組み合わせることで,ペルーの海岸沿いの山岳地域の高忠実度気候予測を行う。 我々の予測は平均誤差が15.62^\circ\text{C}^2$であるのに対して、我々の手法は興味のある領域の6%でのみ高忠実度モデルを評価する。

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