論文の概要: Contrastive Learning for Climate Model Bias Correction and Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07555v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 19:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:22:23.866077
• Title: Contrastive Learning for Climate Model Bias Correction and Super-Resolution
• Title（参考訳）: 気候モデルバイアス補正と超解法の対比学習
• Authors: Tristan Ballard, Gopal Erinjippurath
• Abstract要約: 局地的な気候リスクを正確に見積もるために、後処理が必要である。 本稿では,画像スーパーレゾリューション(SR)とコントラスト学習生成対向ネットワーク(GAN)の組み合わせに基づく,この課題に対する代替手法を提案する。 われわれのモデルでは、NASAの2倍の空間分解能に到達し、日中の降水量と温度の両方において、同等または改善された偏差補正を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Climate models often require post-processing in order to make accurate estimates of local climate risk. The most common post-processing applied is bias-correction and spatial resolution enhancement. However, the statistical methods typically used for this not only are incapable of capturing multivariate spatial correlation information but are also reliant on rich observational data often not available outside of developed countries, limiting their potential. Here we propose an alternative approach to this challenge based on a combination of image super resolution (SR) and contrastive learning generative adversarial networks (GANs). We benchmark performance against NASA's flagship post-processed CMIP6 climate model product, NEX-GDDP. We find that our model successfully reaches a spatial resolution double that of NASA's product while also achieving comparable or improved levels of bias correction in both daily precipitation and temperature. The resulting higher fidelity simulations of present and forward-looking climate can enable more local, accurate models of hazards like flooding, drought, and heatwaves.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは、しばしば局所的な気候リスクを正確に見積もるために、後処理を必要とする。 最も一般的な処理はバイアス補正と空間分解能向上である。 しかし、このために一般的に用いられる統計手法は、多変量空間相関情報を取得できないだけでなく、先進国以外では利用できない豊富な観測データにも依存しており、その可能性を制限することができる。 本稿では,画像スーパーレゾリューション (sr) とコントラスト学習生成型広告ネットワーク (gans) を組み合わせたアプローチを提案する。 我々はNASAの旗艦CMIP6気候モデル製品であるNEX-GDDPに対して性能をベンチマークした。 われわれのモデルでは、NASAの2倍の空間分解能に到達し、日中の降水量と温度の両方において、同等または改善された偏差補正を達成できた。 その結果、現在の気候と前方の気候の忠実度をシミュレーションすることで、洪水、干ばつ、熱波といったより局所的で正確なハザードモデルが可能になる。

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