論文の概要: Stochastic Parameterizations: Better Modelling of Temporal Correlations using Probabilistic Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14814v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 14:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 21:01:59.025952
• Title: Stochastic Parameterizations: Better Modelling of Temporal Correlations using Probabilistic Machine Learning
• Title（参考訳）: 確率的パラメータ化:確率論的機械学習による時間相関のモデル化
• Authors: Raghul Parthipan, Hannah M. Christensen, J. Scott Hosking, Damon J. Wischik
• Abstract要約: 確率的フレームワーク内で物理インフォームされたリカレントニューラルネットワークを用いることで,96大気シミュレーションのモデルが競合することを示す。 これは、標準の1次自己回帰スキームと比較して時間的相関をモデル化する能力が優れているためである。 文献から多くの指標を評価するとともに、将来的な気候モデルにおいて、確率論的尺度が統一的な選択である可能性についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The modelling of small-scale processes is a major source of error in climate models, hindering the accuracy of low-cost models which must approximate such processes through parameterization. Using stochasticity and machine learning have led to better models but there is a lack of work on combining the benefits from both. We show that by using a physically-informed recurrent neural network within a probabilistic framework, our resulting model for the Lorenz 96 atmospheric simulation is competitive and often superior to both a bespoke baseline and an existing probabilistic machine-learning (GAN) one. This is due to a superior ability to model temporal correlations compared to standard first-order autoregressive schemes. The model also generalises to unseen regimes. We evaluate across a number of metrics from the literature, but also discuss how the probabilistic metric of likelihood may be a unifying choice for future probabilistic climate models.
• Abstract（参考訳）: 小規模プロセスのモデリングは気候モデルの主要なエラー源であり、パラメータ化によってそのようなプロセスを近似しなければならない低コストモデルの精度を妨げる。 確率性と機械学習を使うことは、よりよいモデルにつながったが、両方の利点を組み合わせる作業が不足している。 確率的枠組み内で物理的に変形したリカレントニューラルネットワークを用いることで,lorenz 96大気シミュレーションのモデルが,従来のベースラインと既存の確率的機械学習(gan)モデルの両方に匹敵することを示した。 これは、標準の1次自己回帰スキームと比較して時間的相関をモデル化する能力が優れているためである。 このモデルは目に見えない体制にも一般化する。 文献から多くの指標を評価するとともに、将来の確率的気候モデルにおいて、確率論的指標が統一的な選択である可能性についても論じる。

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