論文の概要: Machine learning emulation of a local-scale UK climate model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16116v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 11:44:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 18:02:00.141118
- Title: Machine learning emulation of a local-scale UK climate model
- Title（参考訳）: ローカルスケールの英国気候モデルの機械学習エミュレーション
- Authors: Henry Addison, Elizabeth Kendon, Suman Ravuri, Laurence Aitchison,
Peter AG Watson
- Abstract要約: 我々は,高解像度降雨の現実的なサンプルを生成できる機械学習モデルを初めて示す。
自己学習型位置情報を低分解能の相対渦性, 量子および試料の時間平均に付加することにより, 高分解能シミュレーションとよく一致した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.374171443798037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change is causing the intensification of rainfall extremes.
Precipitation projections with high spatial resolution are important for
society to prepare for these changes, e.g. to model flooding impacts.
Physics-based simulations for creating such projections are very
computationally expensive. This work demonstrates the effectiveness of
diffusion models, a form of deep generative models, for generating much more
cheaply realistic high resolution rainfall samples for the UK conditioned on
data from a low resolution simulation. We show for the first time a machine
learning model that is able to produce realistic samples of high-resolution
rainfall based on a physical model that resolves atmospheric convection, a key
process behind extreme rainfall. By adding self-learnt, location-specific
information to low resolution relative vorticity, quantiles and time-mean of
the samples match well their counterparts from the high-resolution simulation.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は降雨の激化を引き起こしている。
空間分解能の高い降水予測は、洪水の影響をモデル化するなど、これらの変化に備えることが社会にとって重要である。
このようなプロジェクションを作成するための物理ベースのシミュレーションは非常に計算コストが高い。
本研究は,低分解能シミュレーションデータに基づくイギリスにおいてより安価に高分解能の降雨サンプルを生成するための,深層生成モデルの一形態である拡散モデルの有効性を示す。
我々は,大雨の背後にある重要なプロセスである大気対流を解決する物理モデルに基づいて,高分解能降雨の現実的なサンプルを生成できる機械学習モデルが初めて示す。
自己学習型位置情報を低分解能の相対渦性, 量子および試料の時間平均に付加することにより, 高分解能シミュレーションとよく一致した。
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