論文の概要: MetaSD: A Unified Framework for Scalable Downscaling of Meteorological Variables in Diverse Situations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17611v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 06:31:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 20:10:08.301917
- Title: MetaSD: A Unified Framework for Scalable Downscaling of Meteorological Variables in Diverse Situations
- Title（参考訳）: MetaSD: さまざまな状況における気象変動のスケーラブルなダウンスケーリングのための統一フレームワーク
- Authors: Jing Hu, Honghu Zhang, Peng Zheng, Jialin Mu, Xiaomeng Huang, Xi Wu,
- Abstract要約: 本稿ではメタラーニングを活用した統一的なダウンスケーリング手法を提案する。
ERA5, GFSから温度, 風, 表面圧力, 総降水量からなる変数を訓練した。
提案手法は, 対流降水量, 電位, エネルギー高さ, 湿度CFS, S2S, CMIP6の時間スケールに拡張可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.71735078449217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Addressing complex meteorological processes at a fine spatial resolution requires substantial computational resources. To accelerate meteorological simulations, researchers have utilized neural networks to downscale meteorological variables from low-resolution simulations. Despite notable advancements, contemporary cutting-edge downscaling algorithms tailored to specific variables. Addressing meteorological variables in isolation overlooks their interconnectedness, leading to an incomplete understanding of atmospheric dynamics. Additionally, the laborious processes of data collection, annotation, and computational resources required for individual variable downscaling are significant hurdles. Given the limited versatility of existing models across different meteorological variables and their failure to account for inter-variable relationships, this paper proposes a unified downscaling approach leveraging meta-learning. This framework aims to facilitate the downscaling of diverse meteorological variables derived from various numerical models and spatiotemporal scales. Trained at variables consisted of temperature, wind, surface pressure and total precipitation from ERA5 and GFS, the proposed method can be extended to downscale convective precipitation, potential energy, height, humidity and ozone from CFS, S2S and CMIP6 at different spatiotemporal scales, which demonstrating its capability to capture the interconnections among diverse variables. Our approach represents the initial effort to create a generalized downscaling model. Experimental evidence demonstrates that the proposed model outperforms existing top downscaling methods in both quantitative and qualitative assessments.
- Abstract（参考訳）: 複雑な気象過程に細かな空間分解能で対処するには、かなりの計算資源が必要である。
気象シミュレーションを加速するために、研究者はニューラルネットワークを用いて低分解能シミュレーションから気象変数をダウンスケールさせた。
顕著な進歩にもかかわらず、現代の最先端のダウンスケーリングアルゴリズムは特定の変数に合わせている。
孤立して気象変数に対処することは、相互接続性を見落とし、大気力学の不完全な理解につながる。
さらに、個々の変数のダウンスケーリングに必要なデータ収集、アノテーション、計算リソースの面倒なプロセスは、重大なハードルである。
本稿では,異なる気象変数をまたいだ既存モデルの汎用性に限界があることから,メタラーニングを活用した統一的なダウンスケーリング手法を提案する。
この枠組みは,様々な数値モデルと時空間スケールから導かれる多様な気象変数のスケールダウンを容易にすることを目的としている。
ERA5, GFSの温度, 風速, 表面圧力, 総降水量から, 種々の時空間スケールでCFS, S2S, CMIP6の対流降水量, 電位エネルギー, 高さ, 湿度, オゾン量に拡張できる。
私たちのアプローチは、一般化されたダウンスケーリングモデルを作成するための最初の取り組みを表しています。
実験的な証拠は、提案モデルが、定量評価と定性評価の両方において、既存のトップダウンスケーリング手法より優れていることを示している。
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