論文の概要: Downscaling Extreme Rainfall Using Physical-Statistical Generative Adversarial Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01446v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 21:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:29:43.582050
• Title: Downscaling Extreme Rainfall Using Physical-Statistical Generative Adversarial Learning
• Title（参考訳）: 物理統計的生成逆学習を用いた極端降雨のダウンスケーリング
• Authors: Anamitra Saha, Sai Ravela
• Abstract要約: 我々は,降雨の詳細な空間的詳細を学習するために,物理と統計を生成フレームワークに組み込んだデータ駆動型ダウンスケーリング(スーパーレゾリューション)手法を開発した。 本手法は, 粗解(0.25円×0.25円)の気候モデルを高分解能(0.01円×0.01円)の降雨場に変換し, 不確実性を効果的に定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling the risk of extreme weather events in a changing climate is essential for developing effective adaptation and mitigation strategies. Although the available low-resolution climate models capture different scenarios, accurate risk assessment for mitigation and adaption often demands detail that they typically cannot resolve. Here, we develop a dynamic data-driven downscaling (super-resolution) method that incorporates physics and statistics in a generative framework to learn the fine-scale spatial details of rainfall. Our method transforms coarse-resolution ($0.25^{\circ} \times 0.25^{\circ}$) climate model outputs into high-resolution ($0.01^{\circ} \times 0.01^{\circ}$) rainfall fields while efficaciously quantifying uncertainty. Results indicate that the downscaled rainfall fields closely match observed spatial fields and their risk distributions.
• Abstract（参考訳）: 気候の変化に伴う極端な気象現象のリスクのモデル化は、効果的な適応と緩和戦略を開発する上で不可欠である。 利用可能な低解像度の気候モデルは異なるシナリオを捉えるが、緩和と適応のための正確なリスク評価は通常解決できない詳細を要求することが多い。 そこで我々は,降雨の詳細な空間的詳細を知るために,物理と統計を生成フレームワークに組み込んだ動的データ駆動型ダウンスケーリング(スーパーレゾリューション)手法を開発した。 本手法は, 粗解(0.25^{\circ} \times 0.25^{\circ}$)の気候モデルを高分解能(0.01^{\circ} \times 0.01^{\circ}$)の降雨場に変換する。 その結果, 降雨量は空間場とそのリスク分布とよく一致していた。

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