論文の概要: Wind speed super-resolution and validation: from ERA5 to CERRA via diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15469v2
• Date: Wed, 31 Jan 2024 10:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 11:35:32.779986
• Title: Wind speed super-resolution and validation: from ERA5 to CERRA via diffusion models
• Title（参考訳）: 風速超解像と検証:拡散モデルによるERA5からCERRAへ
• Authors: Fabio Merizzi, Andrea Asperti, Stefano Colamonaco
• Abstract要約: 本稿では,CERRAダウンスケーリングをデータ駆動方式で近似するための拡散モデルを用いた新しい手法を提案する。 我々はイタリア周辺の風速に焦点をあて,既存のCERRAデータに基づいてトレーニングした我々のモデルは,有望な結果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Copernicus Regional Reanalysis for Europe, CERRA, is a high-resolution regional reanalysis dataset for the European domain. In recent years it has shown significant utility across various climate-related tasks, ranging from forecasting and climate change research to renewable energy prediction, resource management, air quality risk assessment, and the forecasting of rare events, among others. Unfortunately, the availability of CERRA is lagging two years behind the current date, due to constraints in acquiring the requisite external data and the intensive computational demands inherent in its generation. As a solution, this paper introduces a novel method using diffusion models to approximate CERRA downscaling in a data-driven manner, without additional informations. By leveraging the lower resolution ERA5 dataset, which provides boundary conditions for CERRA, we approach this as a super-resolution task. Focusing on wind speed around Italy, our model, trained on existing CERRA data, shows promising results, closely mirroring original CERRA data. Validation with in-situ observations further confirms the model's accuracy in approximating ground measurements.
• Abstract（参考訳）: Copernicus Regional Reanalysis for Europe(CERRA)は、欧州領域における高解像度な地域分析データセットである。 近年では、予測や気候変動研究から再生可能エネルギーの予測、資源管理、大気汚染リスク評価、希少事象の予測など、様々な気候関連タスクにおいて重要な有用性を示している。 残念ながら、CERRAの可用性は、必要な外部データを取得することの制約と、その生成に固有の計算要求により、現在よりも2年遅れている。 そこで本研究では,CERRAダウンスケーリングをデータ駆動方式で近似するために拡散モデルを用いた新しい手法を提案する。 CERRAの境界条件を提供する低分解能ERA5データセットを利用することで、我々はこれを超分解能タスクとしてアプローチする。 イタリア周辺の風速に着目して,既存のCERRAデータに基づいてトレーニングを行った結果,有望な結果を示し,オリジナルのCERRAデータを忠実に反映した。 その場観測による検証は、模型の地上測定の近似精度をさらに確認する。

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