論文の概要: A Temporal Bias Correction using a Machine Learning Attention model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14169v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 17:15:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:36:58.780499
• Title: A Temporal Bias Correction using a Machine Learning Attention model
• Title（参考訳）: 機械学習注意モデルを用いた時間バイアス補正
• Authors: Omer Nivron, Damon J. Wischik, Mathieu Vrac
• Abstract要約: バイアス補正(BC)法は、時間的バイアスを調整するのに苦労する。 BCメソッドは、連続するタイムポイント間の依存を無視します。 私たちは、時間的バイアスを修正するための新しいBC方法論を提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate models are biased with respect to real world observations and usually need to be calibrated prior to impact studies. The suite of statistical methods that enable such calibrations is called bias correction (BC). However, current BC methods struggle to adjust for temporal biases, because they disregard the dependence between consecutive time-points. As a result, climate statistics with long-range temporal properties, such as heatwave duration and frequency, cannot be corrected accurately, making it more difficult to produce reliable impact studies on such climate statistics. In this paper, we offer a novel BC methodology to correct for temporal biases. This is made possible by i) re-thinking BC as a probability model rather than an algorithmic procedure, and ii) adapting state-of-the-art machine-learning (ML) probabilistic attention models to fit the BC task. With a case study of heatwave duration statistics in Abuja, Nigeria, and Tokyo, Japan, we show striking results compared to current climate model outputs and alternative BC methods.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは現実世界の観測に偏りがあり、通常、影響研究の前に校正する必要がある。 このような校正を可能にする統計手法の組をバイアス補正(bc)と呼ぶ。 しかし、現在のbc法は、連続する時間軸間の依存性を無視するため、時間バイアスの調整に苦労している。 結果として、熱波の持続時間や周波数などの長期的特性を持つ気候統計を正確に修正することはできず、そのような気候統計に関する信頼性の高い影響研究を作成するのが困難になる。 本稿では,時間的バイアスを補正する新しいBC手法を提案する。 これは可能である。 一 アルゴリズム的手続きではなく確率モデルとしてbcを再考すること、及び 二 最先端機械学習(ML)の確率的注意モデルを適用すること。 アブハ、ナイジェリア、東京における熱波持続時間統計のケーススタディにより、現在の気候モデルと代替のBC法と比較して顕著な結果が得られた。

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