論文の概要: Transferability and explainability of deep learning emulators for
regional climate model projections: Perspectives for future applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03378v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 00:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-12 19:32:45.886420
- Title: Transferability and explainability of deep learning emulators for
regional climate model projections: Perspectives for future applications
- Title（参考訳）: 地域気候モデル予測のための深層学習エミュレータの伝達可能性と説明可能性:将来への展望
- Authors: Jorge Bano-Medina and Maialen Iturbide and Jesus Fernandez and Jose
Manuel Gutierrez
- Abstract要約: 地域気候モデル (RCM) は、地域気候の変動と変化をシミュレートし、研究するための重要なツールである。
ディープラーニングモデルは、モデルをトレーニングするために短いRCMシミュレーションのみを必要とするコスト効率が高く、有望な代替手段として導入されている。
本稿では,文献(PPとMOS)における2つの異なるエミュレーション手法について考察する。
いずれの手法も、異なる期間とシナリオ(ソフトトランスファービリティ)でRCMの気候特性をエミュレートできるが、エミュレーション関数の一貫性はアプローチによって異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4821250031784094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Regional climate models (RCMs) are essential tools for simulating and
studying regional climate variability and change. However, their high
computational cost limits the production of comprehensive ensembles of regional
climate projections covering multiple scenarios and driving Global Climate
Models (GCMs) across regions. RCM emulators based on deep learning models have
recently been introduced as a cost-effective and promising alternative that
requires only short RCM simulations to train the models. Therefore, evaluating
their transferability to different periods, scenarios, and GCMs becomes a
pivotal and complex task in which the inherent biases of both GCMs and RCMs
play a significant role. Here we focus on this problem by considering the two
different emulation approaches proposed in the literature (PP and MOS,
following the terminology introduced in this paper). In addition to standard
evaluation techniques, we expand the analysis with methods from the field of
eXplainable Artificial Intelligence (XAI), to assess the physical consistency
of the empirical links learnt by the models. We find that both approaches are
able to emulate certain climatological properties of RCMs for different periods
and scenarios (soft transferability), but the consistency of the emulation
functions differ between approaches. Whereas PP learns robust and physically
meaningful patterns, MOS results are GCM-dependent and lack physical
consistency in some cases. Both approaches face problems when transferring the
emulation function to other GCMs, due to the existence of GCM-dependent biases
(hard transferability). This limits their applicability to build ensembles of
regional climate projections. We conclude by giving some prospects for future
applications.
- Abstract（参考訳）: 地域気候モデル (RCM) は、地域気候の変動と変化をシミュレートし研究するための重要なツールである。
しかし、その高い計算コストは、複数のシナリオをカバーする地域気候予測の包括的なアンサンブルの生成を制限し、地域全体にわたってグローバル気候モデル(GCM)を駆動する。
ディープラーニングモデルに基づくRCMエミュレータは、最近、モデルをトレーニングするために短いRCMシミュレーションしか必要としないコスト効率と有望な代替手段として導入されている。
したがって、異なる期間、シナリオ、およびGCMへの転送可能性を評価することは、GCMとRCMの両方固有のバイアスが重要な役割を果たす重要な複雑なタスクとなる。
本稿では,本論文で紹介する2つの異なるエミュレーション手法(PPとMOS,以下,本論文で紹介する用語に従う)を考察することにより,この問題に着目する。
標準評価手法に加えて,eXplainable Artificial Intelligence (XAI) の分野からの手法を用いて解析を拡張し,モデルが学習した経験的リンクの物理的一貫性を評価する。
いずれの手法もrcmの気候特性を異なる期間とシナリオ(ソフトトランスファー可能性)でエミュレートすることができるが,エミュレーション関数の一貫性はアプローチによって異なる。
PPは堅牢で物理的に意味のあるパターンを学ぶが、MOSの結果はGCMに依存しており、場合によっては物理的に一貫性がない。
どちらのアプローチも、GCM依存バイアス(ハード転送可能性)が存在するため、エミュレーション関数を他のGCMに転送する際の問題に直面する。
これは地域の気候予測のアンサンブルを構築する可能性を制限する。
最後に、将来の応用への展望について述べる。
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