論文の概要: Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15214v3
• Date: Sun, 10 Dec 2023 03:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:37:23.205602
• Title: Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling
• Title（参考訳）: Kmスケール大気下降の残留拡散モデル
• Authors: Morteza Mardani, Noah Brenowitz, Yair Cohen, Jaideep Pathak, Chieh-Yu Chen, Cheng-Chin Liu, Arash Vahdat, Karthik Kashinath, Jan Kautz, and Mike Pritchard
• Abstract要約: 台湾上空2kmの高解像度気象モデルを用いて,コスト効率の低いダウンスケーリングモデルを訓練した。 textitCorrDiffは、RMSEとCRPSを巧みに表現し、極端な場合でもスペクトルと分布を忠実に回復する。 グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くを成功裏に維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.061954281398116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictions of weather hazard require expensive km-scale simulations driven by coarser global inputs. Here, a cost-effective stochastic downscaling model is trained from a high-resolution 2-km weather model over Taiwan conditioned on 25-km ERA5 reanalysis. To address the multi-scale machine learning challenges of weather data, we employ a two-step approach Corrector Diffusion (\textit{CorrDiff}), where a UNet prediction of the mean is corrected by a diffusion step. Akin to Reynolds decomposition in fluid dynamics, this isolates generative learning to the stochastic scales. \textit{CorrDiff} exhibits skillful RMSE and CRPS and faithfully recovers spectra and distributions even for extremes. Case studies of coherent weather phenomena reveal appropriate multivariate relationships reminiscent of learnt physics: the collocation of intense rainfall and sharp gradients in fronts and extreme winds and rainfall bands near the eyewall of typhoons. Downscaling global forecasts successfully retains many of these benefits, foreshadowing the potential of end-to-end, global-to-km-scales machine learning weather predictions.
• Abstract（参考訳）: 気象リスクの予測には、粗いグローバルインプットによって駆動される高価なkmスケールシミュレーションが必要である。 ここでは,25km ERA5再解析に基づく台湾上空2kmの高分解能気象モデルを用いて,コスト効率の高い確率ダウンスケーリングモデルを訓練する。 気象データのマルチスケール機械学習の課題に対処するために、2段階のアプローチ補正拡散(\textit{corrdiff})を採用し、そこで平均のunet予測を拡散ステップで補正する。 レイノルズによる流体力学の分解と同様に、これは生成学習を確率スケールに分離する。 \textit{corrdiff} は熟練したrmseと crps を示し、極端でもスペクトルと分布を忠実に復元する。 コヒーレント気象現象のケーススタディでは、台風の目壁付近で激しい降雨と急勾配のコロケーション、極端な風と降雨帯といった、学習物理学を連想させる適切な多変量関係が示される。 グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くをうまく維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。

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