論文の概要: ClimateSet: A Large-Scale Climate Model Dataset for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03721v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 04:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 16:49:06.967328
• Title: ClimateSet: A Large-Scale Climate Model Dataset for Machine Learning
• Title（参考訳）: ClimateSet: 機械学習のための大規模気候モデルデータセット
• Authors: Julia Kaltenborn, Charlotte E. E. Lange, Venkatesh Ramesh, Philippe Brouillard, Yaniv Gurwicz, Chandni Nagda, Jakob Runge, Peer Nowack and David Rolnick
• Abstract要約: 気候モデルは、気候変動の影響を評価し、将来の気候シナリオをシミュレートするための鍵となっている。 機械学習(ML)コミュニティは、気候モデルエミュレーション、ダウンスケーリング、予測タスクといった様々なタスクにおける気候科学者の取り組みを支援することへの関心が高まっている。 ここでは、入力4MIPとCMIP6アーカイブから36の気候モデルの入力と出力を含むデータセットであるClimateSetを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.151056828513962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate models have been key for assessing the impact of climate change and simulating future climate scenarios. The machine learning (ML) community has taken an increased interest in supporting climate scientists' efforts on various tasks such as climate model emulation, downscaling, and prediction tasks. Many of those tasks have been addressed on datasets created with single climate models. However, both the climate science and ML communities have suggested that to address those tasks at scale, we need large, consistent, and ML-ready climate model datasets. Here, we introduce ClimateSet, a dataset containing the inputs and outputs of 36 climate models from the Input4MIPs and CMIP6 archives. In addition, we provide a modular dataset pipeline for retrieving and preprocessing additional climate models and scenarios. We showcase the potential of our dataset by using it as a benchmark for ML-based climate model emulation. We gain new insights about the performance and generalization capabilities of the different ML models by analyzing their performance across different climate models. Furthermore, the dataset can be used to train an ML emulator on several climate models instead of just one. Such a "super emulator" can quickly project new climate change scenarios, complementing existing scenarios already provided to policymakers. We believe ClimateSet will create the basis needed for the ML community to tackle climate-related tasks at scale.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは、気候変動の影響を評価し、将来の気候シナリオをシミュレートするための鍵となっている。 機械学習(ML)コミュニティは、気候モデルエミュレーション、ダウンスケーリング、予測タスクといった様々なタスクにおける気候科学者の取り組みを支援することへの関心が高まっている。 これらのタスクの多くは、単一の気候モデルで作成されたデータセットに対処されている。 しかし、気候科学とMLコミュニティの両方が、これらのタスクを大規模に対処するには、大規模で一貫性があり、ML対応の気候モデルデータセットが必要であることを示唆している。 本稿では,インプット4mipsおよびcmip6アーカイブからの36の気候モデルの入力と出力を含むデータセットであるclimatesetを紹介する。 さらに、追加の気候モデルとシナリオを検索および前処理するためのモジュラーデータセットパイプラインも提供しています。 我々は、MLベースの気候モデルエミュレーションのベンチマークとしてこれを用いてデータセットの可能性を示す。 我々は、異なる気候モデルにまたがるパフォーマンスを分析することにより、異なるMLモデルのパフォーマンスと一般化能力に関する新たな洞察を得る。 さらに、データセットを使用して、MLエミュレータを複数の気候モデル上でトレーニングすることも可能だ。 このような「スーパーエミュレータ」は、政策立案者に提供された既存のシナリオを補完する、新しい気候変動シナリオを迅速に計画することができる。 climatesetは、mlコミュニティが大規模に気候関連のタスクに取り組むために必要な基盤を作ると信じています。

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