論文の概要: Bivariate DeepKriging for Large-scale Spatial Interpolation of Wind Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08038v2
- Date: Thu, 26 Sep 2024 06:02:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 14:51:04.081698
- Title: Bivariate DeepKriging for Large-scale Spatial Interpolation of Wind Fields
- Title（参考訳）: 風場の大規模空間補間のための二変量深絞り
- Authors: Pratik Nag, Ying Sun, Brian J Reich,
- Abstract要約: 高空間分解能風速データは、気候、海洋学、気象学研究における幅広い応用に不可欠である。
2次元の速度を持つ二変量風場の大規模空間計算やダウンスケーリングは難しい課題である。
本稿では,空間的ラジアル基底関数によって構築された埋め込み層を持つ空間依存型ディープニューラルネットワーク(DNN)であるバイバリケートディープクリギングを提案する。
提案したDNNモデルの計算効率とスケーラビリティを,従来の手法に比べて平均20倍高速な計算で実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.586710925821896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High spatial resolution wind data are essential for a wide range of applications in climate, oceanographic and meteorological studies. Large-scale spatial interpolation or downscaling of bivariate wind fields having velocity in two dimensions is a challenging task because wind data tend to be non-Gaussian with high spatial variability and heterogeneity. In spatial statistics, cokriging is commonly used for predicting bivariate spatial fields. However, the cokriging predictor is not optimal except for Gaussian processes. Additionally, cokriging is computationally prohibitive for large datasets. In this paper, we propose a method, called bivariate DeepKriging, which is a spatially dependent deep neural network (DNN) with an embedding layer constructed by spatial radial basis functions for bivariate spatial data prediction. We then develop a distribution-free uncertainty quantification method based on bootstrap and ensemble DNN. Our proposed approach outperforms the traditional cokriging predictor with commonly used covariance functions, such as the linear model of co-regionalization and flexible bivariate Mat\'ern covariance. We demonstrate the computational efficiency and scalability of the proposed DNN model, with computations that are, on average, 20 times faster than those of conventional techniques. We apply the bivariate DeepKriging method to the wind data over the Middle East region at 506,771 locations. The prediction performance of the proposed method is superior over the cokriging predictors and dramatically reduces computation time.
- Abstract（参考訳）: 高空間分解能風速データは、気候、海洋学、気象学研究における幅広い応用に不可欠である。
2次元の速度を持つ二変量風の大規模空間補間または下降は、風データが高空間変動と不均一性を有する非ガウス的である傾向があるため、難しい課題である。
空間統計学において、コクリギングは二変量空間場を予測するのに一般的に用いられる。
しかし、コクリグ予測子はガウス過程を除いて最適ではない。
さらに、コクリギングは大規模データセットでは計算が禁じられている。
本稿では,2変数空間データ予測のための空間ラジアル基底関数によって構築された埋め込み層を備えた空間依存型ディープニューラルネットワーク(DNN)であるバイバリアレートディープクリグ法を提案する。
そこで我々は,ブートストラップとアンサンブルDNNに基づく分布自由不確実性定量化手法を開発した。
提案手法は,コリージョン化の線形モデルやフレキシブル二変量Mat\ern共分散などの共分散関数を用いた従来の共分散予測器よりも優れている。
提案したDNNモデルの計算効率とスケーラビリティを,従来の手法に比べて平均20倍高速な計算で実証する。
両変数のDeepKriging法を中東の506,771箇所の風速データに適用した。
提案手法の予測性能はコクリグ予測よりも優れており,計算時間を劇的に短縮する。
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