論文の概要: A Temporal Stochastic Bias Correction using a Machine Learning Attention model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14169v4
- Date: Mon, 20 May 2024 11:52:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 23:10:31.954420
- Title: A Temporal Stochastic 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確率バイアス補正
- Authors: Omer Nivron, Damon J. Wischik, Mathieu Vrac, Emily Shuckburgh, Alex T. Archibald,
- 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、主に連続した時間ポイント間の依存を無視します。
これにより、このような気候統計に関する信頼性の高い影響研究がより困難になる。
- 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. They usually need to be adjusted before being used in impact studies. The suite of statistical methods that enable such adjustments is called bias correction (BC). However, BC methods currently struggle to adjust temporal biases. Because they mostly 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. This makes it more difficult to produce reliable impact studies on such climate statistics. This paper offers a novel BC methodology to correct temporal biases. This is made possible by rethinking the philosophy behind BC. We will introduce BC as a time-indexed regression task with stochastic outputs. Rethinking BC enables us to adapt state-of-the-art machine learning (ML) attention models and thereby learn different types of biases, including temporal asynchronicities. With a case study of heatwave duration statistics in Abuja, Nigeria, and Tokyo, Japan, we show more accurate results than 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っている。
通常、それらは衝撃研究に使用される前に調整される必要がある。
このような調整を可能にする統計手法の組はバイアス補正(BC)と呼ばれる。
しかし、BCの手法は現在、時間的バイアスを調整するのに苦労している。
なぜなら彼らは、連続する時間点間の依存をほとんど無視しているからである。
その結果、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は正確には修正できない。
これにより、このような気候統計に関する信頼性の高い影響研究がより困難になる。
本稿では,時間バイアスを補正する新しいBC手法を提案する。
これは紀元前の背景にある哲学を再考することで可能となった。
BC を確率的出力を伴う時間インデックス回帰タスクとして紹介する。
BCを再考することで、最先端の機械学習(ML)の注意モデルに適応し、時間的非同期性を含むさまざまな種類のバイアスを学ぶことができます。
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,現在の気象モデルと代替BC法よりも正確な結果が得られた。
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