論文の概要: Multi-fidelity climate model parameterization for better generalization and extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10231v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 01:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 16:58:14.626077
• Title: Multi-fidelity climate model parameterization for better generalization and extrapolation
• Title（参考訳）: より良い一般化と外挿のための多要素気候モデルパラメータ化
• Authors: Mohamed Aziz Bhouri, Liran Peng, Michael S. Pritchard, Pierre Gentine
• Abstract要約: 我々は、異なる精度と豊富なデータセットを統合するマルチ忠実なアプローチが、両方の世界の長所を提供することを示す。 気候モデリングへの応用において、マルチ忠実度フレームワークは計算資源の大幅な増加を必要とせず、より正確な気候予測をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3860305383611933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine-learning-based parameterizations (i.e. representation of sub-grid processes) of global climate models or turbulent simulations have recently been proposed as a powerful alternative to physical, but empirical, representations, offering a lower computational cost and higher accuracy. Yet, those approaches still suffer from a lack of generalization and extrapolation beyond the training data, which is however critical to projecting climate change or unobserved regimes of turbulence. Here we show that a multi-fidelity approach, which integrates datasets of different accuracy and abundance, can provide the best of both worlds: the capacity to extrapolate leveraging the physically-based parameterization and a higher accuracy using the machine-learning-based parameterizations. In an application to climate modeling, the multi-fidelity framework yields more accurate climate projections without requiring major increase in computational resources. Our multi-fidelity randomized prior networks (MF-RPNs) combine physical parameterization data as low-fidelity and storm-resolving historical run's data as high-fidelity. To extrapolate beyond the training data, the MF-RPNs are tested on high-fidelity warming scenarios, $+4K$, data. We show the MF-RPN's capacity to return much more skillful predictions compared to either low- or high-fidelity (historical data) simulations trained only on one regime while providing trustworthy uncertainty quantification across a wide range of scenarios. Our approach paves the way for the use of machine-learning based methods that can optimally leverage historical observations or high-fidelity simulations and extrapolate to unseen regimes such as climate change.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化モデルや乱流シミュレーションの機械学習に基づくパラメータ化(サブグリッドプロセスの表現)は、最近、物理的だが経験的な表現の強力な代替として提案され、計算コストが低く、精度も高い。 しかし、これらのアプローチは依然として、トレーニングデータを超えた一般化と外挿の欠如に苦しんでいる。 ここでは,異なる精度と豊富なデータセットを統合するマルチ忠実性アプローチが,物理的パラメータ化の活用を外挿する能力と,機械学習に基づくパラメータ化による精度の向上という,両世界のベストを提供することができることを示す。 気候モデリングへの応用において、マルチ忠実度フレームワークは計算資源の大幅な増加を必要とせず、より正確な気候予測をもたらす。 我々のMF-RPN(Multi-fidelity randomized prior network)は、物理パラメータ化データを低忠実、ストームリゾルディング履歴データの高忠実化と組み合わせている。 トレーニングデータを超えるために、MF-RPNは4Kドル以上の高密度の温暖化シナリオでテストされる。 我々は、MF-RPNの能力が、複数のシナリオで信頼できる不確実性定量化を提供しながら、1つのシステマでのみ訓練された低・高忠実(歴史データ)シミュレーションと比較して、はるかに高度な予測を返すことを示す。 われわれの手法は、歴史的観測や高忠実度シミュレーションを最適に活用し、気候変動のような目に見えない状況に外挿できる機械学習ベースの手法の活用の道を開くものである。

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