論文の概要: Deep generative model super-resolves spatially correlated multiregional climate data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12433v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 05:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:28:59.471900
• Title: Deep generative model super-resolves spatially correlated multiregional climate data
• Title（参考訳）: 深部生成モデルによる空間相関多地域気候データの構築
• Authors: Norihiro Oyama, Noriko N. Ishizaki, Satoshi Koide, and Hiroaki Yoshida
• Abstract要約: 逆ネットワークに基づく機械学習により、ダウンスケーリングにおける地域間空間相関を正確に再構築できることを示す。 本手法は,気候変動の影響を地域間一貫した評価に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.678539713361703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Super-resolving the coarse outputs of global climate simulations, termed downscaling, is crucial in making political and social decisions on systems requiring long-term climate change projections. Existing fast super-resolution techniques, however, have yet to preserve the spatially correlated nature of climatological data, which is particularly important when we address systems with spatial expanse, such as the development of transportation infrastructure. Herein, we show an adversarial network-based machine learning enables us to correctly reconstruct the inter-regional spatial correlations in downscaling with high magnification up to fifty, while maintaining the pixel-wise statistical consistency. Direct comparison with the measured meteorological data of temperature and precipitation distributions reveals that integrating climatologically important physical information is essential for the accurate downscaling, which prompts us to call our approach $\pi$SRGAN (Physics Informed Super-Resolution Generative Adversarial Network). The present method has a potential application to the inter-regionally consistent assessment of the climate change impact.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化の長期予測を必要とするシステムの政治的・社会的決定には、世界気候シミュレーションの粗い結果の超解き方(ダウンスケール)が不可欠である。 しかし, 既存の高速超解像技術は, 交通インフラの整備など, 空間的拡張を伴うシステムに対処する上で特に重要となる, 気象データの空間的相関性を維持していない。 本稿では, 対角的ネットワークに基づく機械学習により, 最大50倍の倍率でダウンスケール中の領域間空間相関を高精度に再構築し, 画素単位の統計的整合性を維持する。 温度と降水分布の気象データと直接比較すると、気候学的に重要な物理情報を統合することが正確なダウンスケーリングに不可欠であることが分かり、我々はアプローチを$\pi$SRGAN(Physics Informed Super-Resolution Generative Adversarial Network)と呼ぶ。 本手法は、気候変動の影響の地域間一貫した評価に潜在的に応用できる。

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