論文の概要: Probabilistic Precipitation Downscaling with Optical Flow-Guided
Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06071v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 02:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 17:18:30.484483
- Title: Probabilistic Precipitation Downscaling with Optical Flow-Guided
Diffusion
- Title(参考訳): 光流動誘導拡散による確率的降水ダウンスケーリング
- Authors: Prakhar Srivastava, Ruihan Yang, Gavin Kerrigan, Gideon Dresdner,
Jeremy McGibbon, Christopher Bretherton, Stephan Mandt
- Abstract要約: 気候科学と気象学では、局所降水予測はシミュレーション手法が必要とする高解像度の空間分解能によって制限される。
一般的な回避策は統計的ダウンスケーリング(いわゆる超解像)であり、統計的アプローチを用いて低解像度の予測を超解いたものである。
従来のコンピュータビジョンタスクは主に人間の知覚や平均二乗誤差に焦点を当てるが、天気や気候の応用には高解像度パターンの条件分布を捉える必要がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.822891338324453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In climate science and meteorology, local precipitation predictions are
limited by the immense computational costs induced by the high spatial
resolution that simulation methods require. A common workaround is statistical
downscaling (aka superresolution), where a low-resolution prediction is
super-resolved using statistical approaches. While traditional computer vision
tasks mainly focus on human perception or mean squared error, applications in
weather and climate require capturing the conditional distribution of
high-resolution patterns given low-resolution patterns so that reliable
ensemble averages can be taken. Our approach relies on extending recent video
diffusion models to precipitation superresolution: an optical flow on the
high-resolution output induces temporally coherent predictions, whereas a
temporally-conditioned diffusion model generates residuals that capture the
correct noise characteristics and high-frequency patterns. We test our approach
on X-SHiELD, an established large-scale climate simulation dataset, and compare
against two state-of-the-art baselines, focusing on CRPS, MSE, precipitation
distributions, as well as an illustrative case -- the complex terrain of
California. Our approach sets a new standard for data-driven precipitation
downscaling.
- Abstract(参考訳): 気候科学と気象学において、局所降水予測はシミュレーション手法が必要とする高空間分解能によって引き起こされる膨大な計算コストによって制限される。
一般的な回避策は統計的ダウンスケーリング(いわゆる超解像)であり、統計的アプローチを用いて低解像度の予測を超解いたものである。
従来のコンピュータビジョンタスクは主に人間の知覚や平均二乗誤差に重点を置いているが、天気や気候の応用には、信頼性の高いアンサンブル平均を取るために、高解像度パターンの条件分布を捉える必要がある。
高分解能出力の光学的流れは時間的コヒーレントな予測を誘導する一方、時間的条件の拡散モデルは、正しいノイズ特性と高周波パターンをキャプチャする残差を生成する。
我々は、確立された大規模気候シミュレーションデータセットであるX-SHiELDのアプローチを検証し、CRPS、MSE、降水分布、そしてカリフォルニアの複雑な地形であるイラストレーターケースに焦点を当てた、最先端の2つのベースラインと比較した。
当社のアプローチでは,データ駆動型降水ダウンスケーリングの新しい標準を設定します。
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