論文の概要: AODisaggregation: toward global aerosol vertical profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04296v1
• Date: Fri, 6 May 2022 16:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-15 14:56:21.519278
• Title: AODisaggregation: toward global aerosol vertical profiles
• Title（参考訳）: AODisaggregation:グローバルエアロゾル垂直プロファイルに向けて
• Authors: Shahine Bouabid, Duncan Watson-Parris, Sofija Stefanovi\'c, Athanasios Nenes, Dino Sejdinovic
• Abstract要約: エアロゾルとクラウドの相互作用は、人為的気候変動の評価において最大の不確実性の源となっている。 我々は、気象予測器を用いて、AODを絶滅プロファイルに垂直に分解するための枠組みを開発する。 以上の結果から,本モデルは極めて単純ながら,精度のよい不確実性によって,現実的な絶滅プロファイルを再構築できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.007578464827002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerosol-cloud interactions constitute the largest source of uncertainty in assessments of the anthropogenic climate change. This uncertainty arises in part from the difficulty in measuring the vertical distributions of aerosols, and only sporadic vertically resolved observations are available. We often have to settle for less informative vertically aggregated proxies such as aerosol optical depth (AOD). In this work, we develop a framework for the vertical disaggregation of AOD into extinction profiles, i.e. the measure of light extinction throughout an atmospheric column, using readily available vertically resolved meteorological predictors such as temperature, pressure or relative humidity. Using Bayesian nonparametric modelling, we devise a simple Gaussian process prior over aerosol vertical profiles and update it with AOD observations to infer a distribution over vertical extinction profiles. To validate our approach, we use ECHAM-HAM aerosol-climate model data which offers self-consistent simulations of meteorological covariates, AOD and extinction profiles. Our results show that, while very simple, our model is able to reconstruct realistic extinction profiles with well-calibrated uncertainty, outperforming by an order of magnitude the idealized baseline which is typically used in satellite AOD retrieval algorithms. In particular, the model demonstrates a faithful reconstruction of extinction patterns arising from aerosol water uptake in the boundary layer. Observations however suggest that other extinction patterns, due to aerosol mass concentration, particle size and radiative properties, might be more challenging to capture and require additional vertically resolved predictors.
• Abstract（参考訳）: エアロゾルとクラウドの相互作用は、人為的気候変動の評価において最大の不確実性の源となっている。 この不確実性は、エアロゾルの垂直分布の測定が困難であることから生じ、散発的な垂直分解観測のみが可能である。 エアロゾル光深度 (AOD) のような, 情報の少ない垂直集約型プロキシを念頭に置く必要があることが多い。 本研究では,気温,気圧,相対湿度などの鉛直分解型気象予報器を用いて,aodの鉛直分解を,大気列全体における光消滅の指標として,絶滅プロファイルに分類する枠組みを開発した。 ベイズ非パラメトリックモデリングを用いて, エアロゾルの鉛直分布に先立って, 単純なガウス過程を考案し, aod観測で更新し, 鉛直絶滅プロファイル上の分布を推定する。 提案手法の検証には,気象共変量,AOD,絶滅プロファイルの自己整合性シミュレーションを行うECHAM-HAMエアロゾル気候モデルを用いている。 我々のモデルは,非常に単純ながら,衛星AOD検索アルゴリズムで典型的に使用される理想化されたベースラインの桁違いに優れた精度で,精度の高い不確かさで現実的な絶滅プロファイルを再構築することができることを示す。 特に, このモデルでは, 境界層におけるエアロゾル吸水による絶滅パターンの忠実な再構築が示されている。 しかし, エアロゾルの質量濃度, 粒子径, 放射特性などによる他の絶滅パターンは, 捕獲が難しく, さらに垂直分解された予測因子が必要であることが示唆された。

関連論文リスト

• PostCast: Generalizable Postprocessing for Precipitation Nowcasting via Unsupervised Blurriness Modeling [85.56969895866243]
  本稿では,ぼやけた予測とそれに対応する土台真実のペアによるトレーニングを必要とせずに,ぼやけを解消するための教師なしポストプロセッシング手法を提案する。 非条件相関を任意のぼかしモードに適応させるため、ゼロショットのぼかしカーネル推定機構とオートスケールの denoise ガイダンス戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:38:23Z)
• Stratospheric aerosol source inversion: Noise, variability, and uncertainty quantification [0.0]
  本稿では,ベイズ近似誤差を用いた成層圏エアロゾル源インバージョンのためのフレームワークを提案する。 我々はE3SM(Energy Exascale Earth System Model)を用いた特別設計地球モデルシミュレーションを活用する。 データ生成、データ処理、次元削減、演算子学習、ベイズ反転のための包括的なフレームワークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T20:12:36Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Ensemble data assimilation to diagnose AI-based weather prediction model: A case with ClimaX version 0.3.1 [0.0]
  本研究では,AIに基づく天気予報モデルの診断にアンサンブルデータ同化を用いた手法を提案する。 AIベースのモデルであるClimaXを用いた実験では、AIベースの天気予報モデルに対して、アンサンブルデータ同化が安定して周期化されることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T05:22:08Z)
• Variable importance measure for spatial machine learning models with application to air pollution exposure prediction [2.633085745593072]
  本研究の目的は, 大気汚染の健康影響を学習する能力を最大限に活用するために, データのない場所での被験者の大気汚染の予測を行うことである。 これらの課題を、米国国家PM2.5亜種規制データの硫黄(S)と、シアトルの交通関連大気汚染データセットの超微粒子(UFP)の2つのデータセットで解決する。 私たちの重要な貢献は、幅広いモデルの解釈可能かつ同等の尺度に導かれる、変数の重要度に対する一対一のアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T05:51:36Z)
• Conditional diffusion models for downscaling & bias correction of Earth system model precipitation [1.5193424827619018]
  本稿では,バイアス補正とダウンスケーリングを同時に行う機械学習フレームワークを提案する。 提案手法は, 統計的忠実性を確保し, 大規模空間パターンを保存し, 既存の手法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T11:01:50Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Reconstructing Graph Diffusion History from a Single Snapshot [87.20550495678907]
  A single SnapsHot (DASH) から拡散履歴を再構築するための新しいバリセンターの定式化を提案する。 本研究では,拡散パラメータ推定のNP硬度により,拡散パラメータの推定誤差が避けられないことを証明する。 また、DITTO(Diffusion hitting Times with Optimal proposal)という効果的な解法も開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T09:39:32Z)
• Towards Learned Emulation of Interannual Water Isotopologue Variations in General Circulation Models [2.161227459325287]
  本研究では, 降水時の酸素同位体組成の明示的な物理に基づくシミュレーションを, 機械学習を用いて置き換える可能性を検討する。 我々は、UNetアーキテクチャの成功に基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装し、球面ネットワークアーキテクチャが地球の緯度-経度格子を平坦な画像として扱うという単純なアプローチよりも優れているかどうかをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T07:54:52Z)
• Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse Gaussian processes [61.31361524229248]
  計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。 我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。