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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02774v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 11:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:35:11.584525
• Title: Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning
• Title（参考訳）: 生成機械学習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, Niklas Boers,
• Abstract要約: 高分解能地球モデル(ESM)シミュレーションは、人為的気候変動の生態学的および社会経済的影響を評価するために不可欠である。 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。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• 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 to be run at sufficiently high spatial resolution. 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 approach yields probabilistic downscaled fields at a 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、十分な空間分解能で実行するには計算コストがかかりすぎる。 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。 本手法は観測基準データのみに制限された解像度で確率的ダウンスケールフィールドを生成する。 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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