論文の概要: Physics-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05424v8
• Date: Mon, 2 Oct 2023 19:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 11:09:57.107995
• Title: Physics-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling
• Title（参考訳）: 物理制約付き深層学習による気候変動対策
• Authors: Paula Harder, Alex Hernandez-Garcia, Venkatesh Ramesh, Qidong Yang, Prasanna Sattigeri, Daniela Szwarcman, Campbell Watson, David Rolnick
• Abstract要約: 高解像度の気候と気象データは、気候適応と緩和に関する長期的な決定を知らせるために重要である。 予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度の予測を生成する。 深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低分解能データをアップサンプリングする効率的な方法を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.280862393706542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of reliable, high-resolution climate and weather data is important to inform long-term decisions on climate adaptation and mitigation and to guide rapid responses to extreme events. Forecasting models are limited by computational costs and, therefore, often generate coarse-resolution predictions. Statistical downscaling, including super-resolution methods from deep learning, can provide an efficient method of upsampling low-resolution data. However, despite achieving visually compelling results in some cases, such models frequently violate conservation laws when predicting physical variables. In order to conserve physical quantities, here we introduce methods that guarantee statistical constraints are satisfied by a deep learning downscaling model while also improving their performance according to traditional metrics. We compare different constraining approaches and demonstrate their applicability across different neural architectures as well as a variety of climate and weather datasets. Besides enabling faster and more accurate climate predictions through downscaling, we also show that our novel methodologies can improve super-resolution for satellite data and standard datasets.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い高解像度の気候データと気象データの提供は、気候適応と緩和に関する長期的な決定を通知し、極端な出来事に対する迅速な対応を導くために重要である。 予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度予測を生成する。 深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低解像データを効率的にアップサンプリングする方法を提供する。 しかし、ある場合には視覚的に説得力のある結果が得られたにもかかわらず、そのようなモデルは物理変数を予測するときにしばしば保存則に違反する。 本稿では,物理量を保存するために,統計的制約が深層学習のダウンスケーリングモデルによって満たされるのを保証し,従来の指標に従って性能を向上する手法を提案する。 我々は、異なる制約アプローチを比較し、異なるニューラルネットワークアーキテクチャと様々な気候・気象データセットに適用性を示す。 ダウンスケーリングによるより高速で正確な気候予測を可能にすることに加えて、我々の新しい手法が衛星データや標準データセットの超解像を改善できることも示している。

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