論文の概要: Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02774v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 08:41:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 15:28:55.223625
• Title: Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Foundation Models
• Title（参考訳）: 生成基礎モデルを用いた地球系モデルの高速・大規模・不確実性を考慮したダウンスケーリング
• Authors: Philipp Hess, Michael Aich, Baoxiang Pan, and Niklas Boers
• Abstract要約: ゼロショット方式で再トレーニングすることなく、任意の地球系モデル(ESM)シミュレーションを効率的かつ正確にダウンスケールする一貫性モデル(CM)を開発した。 CMは,ダウンスケーリングタスクにおいて高い制御性を維持しつつ,計算コストのごく一部で最先端拡散モデルより優れていることを示す。
• 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: Accurate and high-resolution Earth system model (ESM) simulations are essential to assess the ecological and socio-economic impacts of anthropogenic climate change, but are computationally too expensive. Recent machine learning approaches have shown promising results in downscaling ESM simulations, outperforming state-of-the-art statistical approaches. However, existing methods require computationally costly retraining for each ESM and extrapolate poorly to climates unseen during training. We address these shortcomings by learning a consistency model (CM) that efficiently and accurately downscales arbitrary ESM simulations without retraining in a zero-shot manner. Our foundation model approach yields probabilistic downscaled fields at resolution only limited by the observational reference data. We show that the CM outperforms state-of-the-art diffusion models at a fraction of computational cost while maintaining high controllability on the downscaling task. Further, our method generalizes to climate states unseen during training without explicitly formulated physical constraints.
• Abstract（参考訳）: 高精度で高解像度の地球系モデル(ESM)シミュレーションは、人為的気候変動の生態的・社会経済的影響を評価するのに不可欠であるが、計算には高すぎる。 最近の機械学習アプローチは、ESMシミュレーションのダウンスケールにおいて有望な結果を示し、最先端の統計手法よりも優れている。 しかし、既存の手法では、各ESMに対して計算的にコストのかかる再訓練が必要であり、訓練中に見つからない気候に悪影響を及ぼす。 ゼロショット方式で再トレーニングすることなく、任意のESMシミュレーションを効率的に正確にダウンスケールする一貫性モデル(CM)を学習することで、これらの欠点に対処する。 基礎モデルアプローチでは,観測参照データのみに制限された確率的ダウンスケールフィールドを解像度で生成する。 CMは,ダウンスケーリングタスクにおいて高い制御性を維持しつつ,計算コストのごく一部で最先端拡散モデルより優れていることを示す。 さらに,本手法は,物理的制約を明示的に定式化することなく,トレーニング中に見つからない気候状態に一般化する。

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