論文の概要: Multi-variable Hard Physical Constraints for Climate Model Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01868v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 11:42:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 13:19:02.669909
• Title: Multi-variable Hard Physical Constraints for Climate Model Downscaling
• Title（参考訳）: 気候モデルダウンスケーリングのための多変数ハード物理制約
• Authors: Jose Gonz\'alez-Abad, \'Alex Hern\'andez-Garc\'ia, Paula Harder, David Rolnick, Jos\'e Manuel Guti\'errez
• Abstract要約: 地球温暖化モデル(GCM)は、気候変動の進化をシミュレートし、気候変動の影響を評価する主要なツールである。 彼らはしばしば、局所的な現象を再現する際の精度を制限する粗い空間分解能で操作する。 本研究は, この問題の範囲を調査し, 温度適用を通じて多変量制約を導入したフレームワークの基礎を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.402215838651557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global Climate Models (GCMs) are the primary tool to simulate climate evolution and assess the impacts of climate change. However, they often operate at a coarse spatial resolution that limits their accuracy in reproducing local-scale phenomena. Statistical downscaling methods leveraging deep learning offer a solution to this problem by approximating local-scale climate fields from coarse variables, thus enabling regional GCM projections. Typically, climate fields of different variables of interest are downscaled independently, resulting in violations of fundamental physical properties across interconnected variables. This study investigates the scope of this problem and, through an application on temperature, lays the foundation for a framework introducing multi-variable hard constraints that guarantees physical relationships between groups of downscaled climate variables.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化モデル(GCM)は、気候変動の進化をシミュレートし、気候変動の影響を評価する主要なツールである。 しかし、しばしば局所的な現象を再現する精度を制限した粗い空間分解能で動作する。 ディープラーニングを活用した統計的ダウンスケーリング手法は、局所的な気候を粗い変数から近似することで、この問題に対する解決策を提供する。 一般的に、異なる変数の気候場は独立してスケールダウンされ、相互接続された変数間の基本的な物理的性質に違反する。 本研究は, この問題の範囲について検討し, 温度適用を通じて, 大規模気候変数群間の物理的関係を保証する多変量制約を導入する枠組みの基礎を定めている。

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