論文の概要: Diffusion-Based Joint Temperature and Precipitation Emulation of Earth System Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08797v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 20:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:42:32.678950
• Title: Diffusion-Based Joint Temperature and Precipitation Emulation of Earth System Models
• Title（参考訳）: 拡散に基づく地球系の連成温度と沈降エミュレーション
• Authors: Katie Christensen, Lyric Otto, Seth Bassetti, Claudia Tebaldi, Brian Hutchinson,
• Abstract要約: 生成確率拡散モデルを用いて地球系モデル(ESM)をエミュレートする以前の研究を拡張した。 以上の結果から, 乾燥した呪文や熱いストリークなど, 各種気候指標におけるESMの出力とよく似た結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.724847561444869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Earth system models (ESMs) are the principal tools used in climate science to generate future climate projections under various atmospheric emissions scenarios on a global or regional scale. Generative deep learning approaches are suitable for emulating these tools due to their computational efficiency and ability, once trained, to generate realizations in a fraction of the time required by ESMs. We extend previous work that used a generative probabilistic diffusion model to emulate ESMs by targeting the joint emulation of multiple variables, temperature and precipitation, by a single diffusion model. Joint generation of multiple variables is critical to generate realistic samples of phenomena resulting from the interplay of multiple variables. The diffusion model emulator takes in the monthly mean-maps of temperature and precipitation and produces the daily values of each of these variables that exhibit statistical properties similar to those generated by ESMs. Our results show the outputs from our extended model closely resemble those from ESMs on various climate metrics including dry spells and hot streaks, and that the joint distribution of temperature and precipitation in our sample closely matches those of ESMs.
• Abstract（参考訳）: 地球系モデル(英語: Earth System Model、ESM)は、気候科学において、様々な大気排出シナリオの下で将来の気候予測を生成するために使われる主要なツールである。 生成的なディープラーニングアプローチは、計算効率と能力のためにこれらのツールをエミュレートするのに適しており、一度訓練されると、ESMが必要とするわずかな時間で実現されます。 複数変数, 温度, 降水量の共同エミュレーションを単一拡散モデルで目的とし, 生成確率拡散モデルを用いてESMをエミュレートする以前の研究を拡張した。 複数変数の連成生成は、複数の変数の相互作用から生じる現象の現実的なサンプルを生成するために重要である。 拡散モデルエミュレータは、温度と降水量の月平均マップを取り込み、ESMと似た統計特性を示す各変数の日平均値を生成する。 以上の結果から, 乾燥呪文や熱風など, 各種気候指標のESMからの出力によく似ており, 試料中の温度と降水量の共同分布はESMのものとよく一致していることがわかった。

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