論文の概要: Deep learning for bias-correcting CMIP6-class Earth system models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01253v3
• Date: Thu, 28 Sep 2023 13:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 22:55:59.600275
• Title: Deep learning for bias-correcting CMIP6-class Earth system models
• Title（参考訳）: バイアス補正型CMIP6クラス地球系の深層学習
• Authors: Philipp Hess, Stefan Lange, Christof Sch\"otz and Niklas Boers
• Abstract要約: 本稿では,cGANsに基づくポストプロセッシング手法により,最先端のCMIP6クラスESMのバイアスを補正できることを示す。 本手法は, 金標準偏差調整フレームワークと同様に局所周波数分布を均等に改善するが, 空間パターンの補正において既存の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The accurate representation of precipitation in Earth system models (ESMs) is crucial for reliable projections of the ecological and socioeconomic impacts in response to anthropogenic global warming. The complex cross-scale interactions of processes that produce precipitation are challenging to model, however, inducing potentially strong biases in ESM fields, especially regarding extremes. State-of-the-art bias correction methods only address errors in the simulated frequency distributions locally at every individual grid cell. Improving unrealistic spatial patterns of the ESM output, which would require spatial context, has not been possible so far. Here, we show that a post-processing method based on physically constrained generative adversarial networks (cGANs) can correct biases of a state-of-the-art, CMIP6-class ESM both in local frequency distributions and in the spatial patterns at once. While our method improves local frequency distributions equally well as gold-standard bias-adjustment frameworks, it strongly outperforms any existing methods in the correction of spatial patterns, especially in terms of the characteristic spatial intermittency of precipitation extremes.
• Abstract（参考訳）: 地球系モデル(esms)における降水の正確な表現は、地球温暖化に対する生態学的および社会経済的影響の信頼できる予測に不可欠である。 しかし、降水を生み出す過程の複雑なクロススケール相互作用はモデル化が困難であり、特に極性に関して、ESM分野において潜在的に強いバイアスを引き起こす。 最先端バイアス補正法は、各格子セルの局所的なシミュレーション周波数分布における誤差にのみ対処する。 空間コンテキストを必要とするESM出力の非現実的な空間パターンを改善することは、これまで不可能であった。 そこで本研究では,cGANを用いた後処理により,局所周波数分布と空間パターンの両方において,最先端のCMIP6クラスESMのバイアスを補正できることを示す。 本手法は, 金標準バイアス調整フレームワークと同様に局所周波数分布を等しく改善するが, 特に降水極端の特徴的な空間間欠性の観点から, 既存の空間パターンの補正法を大きく上回っている。

関連論文リスト

• GLAD: Towards Better Reconstruction with Global and Local Adaptive Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection [60.78684630040313]
  拡散モデルは、特定のノイズを付加したテスト画像の通常の画像を再構成する傾向がある。 世界的視点から見ると、異なる異常による画像再構成の難しさは不均一である。 本稿では,非教師付き異常検出のためのグローバルかつ局所的な適応拡散モデル(GLADと略す)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:27:23Z)
• UniMix: Towards Domain Adaptive and Generalizable LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather [55.95708988160047]
  LiDARセマンティックセグメンテーション(LSS)は自動運転において重要な課題である。 事前のLSS法は、晴れた天候下で同じ領域内のデータセットを調査・評価した。 LSSモデルの適応性と一般化性を高める普遍的手法UniMixを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T02:02:15Z)
• Conditional diffusion models for downscaling & bias correction of Earth system model precipitation [1.5193424827619018]
  本稿では,バイアス補正とダウンスケーリングを同時に行う機械学習フレームワークを提案する。 提案手法は, 統計的忠実性を確保し, 大規模空間パターンを保存し, 既存の手法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T11:01:50Z)
• Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Foundation Models [0.0]
  ゼロショット方式で再トレーニングすることなく、任意の地球系モデル(ESM)シミュレーションを効率的かつ正確にダウンスケールする一貫性モデル(CM)を開発した。 CMは,ダウンスケーリングタスクにおいて高い制御性を維持しつつ,計算コストのごく一部で最先端拡散モデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:41:41Z)
• Contrastive Learning for Climate Model Bias Correction and Super-Resolution [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T19:45:17Z)
• Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models [0.0]
  既存のポストプロセッシング手法はESMシミュレーションを局所的に改善できるが、モデル化された空間パターンの誤りを訂正することはできない。 本研究では,局所分布と空間構造を同時に改善するための,物理的に制約された生成逆ネットワーク(GAN)に基づくフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:19:10Z)
• Feature-Distribution Perturbation and Calibration for Generalized Person ReID [47.84576229286398]
  人物再識別(ReID)は、視覚認識のためのディープラーニングの急速な発展とともに、過去10年間で著しく進歩してきた。 本稿では,人物ReIDの一般的な特徴表現を導出する特徴分布摂動一般化法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T11:06:12Z)
• Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational Inequalities [125.62877849447729]
  我々は、不均一(非IID)で多くのデバイスに分散する問題データを持つ領域上での分散変分不等式(VIs)を考察する。 我々は、完全に分散化された計算の設定を網羅する計算ネットワークについて、非常に一般的な仮定を行う。 理論的には, モノトン, モノトンおよび非モノトンセッティングにおける収束速度を理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T17:45:51Z)
• Value propagation-based spatio-temporal interpolation inspired by Markov reward processes [0.06445605125467573]
  本稿では,マルコフ報酬プロセス(MRP)にインスパイアされた伝搬値法を空間的手法として提案する。 その結果,実験条件下でのSD-MRPの平均性能は,他の手法に比べて有意に高かった。 さらに,本手法がベースラインに対して有意な優位性を持っていない場合においても,本手法はベースラインよりもターゲットグリッドの構造を良好に保存することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T14:52:54Z)
• DeepClimGAN: A High-Resolution Climate Data Generator [60.59639064716545]
  地球系モデル(ESM)は、気候変動シナリオの将来の予測を生成するためにしばしば用いられる。 妥協として、エミュレータはかなり安価であるが、ESMの複雑さを全て備えているわけではない。 本稿では, ESMエミュレータとして, 条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)の使用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T20:13:37Z)
• PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization [64.39761523935613]
  本稿では,画像中の異常を同時検出・ローカライズするPatch Distribution Modeling, PaDiMを提案する。 PaDiMは、パッチの埋め込みに事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用している。 また、CNNの異なるセマンティックレベル間の相関を利用して、異常のローカライズも改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T17:29:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。