論文の概要: Pitfalls of Climate Network Construction: A Statistical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02888v1
- Date: Sat, 5 Nov 2022 11:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 16:02:11.186909
- Title: Pitfalls of Climate Network Construction: A Statistical Perspective
- Title（参考訳）: 気候ネットワーク構築の落とし穴:統計的展望
- Authors: Moritz Haas, Bedartha Goswami, Ulrike von Luxburg
- Abstract要約: 球面上の時間依存等方性確率場をシミュレートし,共通ネットワーク構築手法を適用した。
推定手順から生じる不確実性が,ネットワーク特性に大きく影響を与える方法がいくつか見出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.623860700196625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Network-based analyses of dynamical systems have become increasingly popular
in climate science. Here we address network construction from a statistical
perspective and highlight the often ignored fact that the calculated
correlation values are only empirical estimates. To measure spurious behaviour
as deviation from a ground truth network, we simulate time-dependent isotropic
random fields on the sphere and apply common network construction techniques.
We find several ways in which the uncertainty stemming from the estimation
procedure has major impact on network characteristics. When the data has
locally coherent correlation structure, spurious link bundle teleconnections
and spurious high-degree clusters have to be expected. Anisotropic estimation
variance can also induce severe biases into empirical networks. We validate our
findings with ERA5 reanalysis data. Moreover we explain why commonly applied
resampling procedures are inappropriate for significance evaluation and propose
a statistically more meaningful ensemble construction framework. By
communicating which difficulties arise in estimation from scarce data and by
presenting which design decisions increase robustness, we hope to contribute to
more reliable climate network construction in the future.
- Abstract（参考訳）: ネットワークに基づく力学系の解析は、気候科学においてますます人気が高まっている。
本稿では,統計的観点からのネットワーク構築に対処し,計算された相関値が経験的推定値であるという事実を強調する。
基底真理ネットワークからの逸脱としてスプリアス挙動を測定するために,球面上の時間依存等方性確率場をシミュレートし,共通のネットワーク構築手法を適用する。
推定手順から生じる不確実性が,ネットワーク特性に大きく影響を与える方法がいくつか見出された。
局所的なコヒーレントな相関構造を持つ場合には、スプリアスリンクバンドルテレコネクションとスプリアス高次クラスタを期待する必要がある。
異方性推定分散はまた、経験的ネットワークに深刻なバイアスを引き起こす。
ERA5リアナリシスデータを用いて検討した。
また,一般的な再サンプリング手順が重要度評価に不適切である理由を説明し,統計的に有意義なアンサンブル構築フレームワークを提案する。
不足データからの予測に困難が生じているかを伝えることで、どの設計決定が堅牢性を高めるかを示すことで、我々は将来より信頼性の高い気候ネットワークの構築に貢献することを望んでいる。
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