論文の概要: Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14798v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 00:16:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:12:21.087142
• Title: Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion
• Title（参考訳）: 球状拡散を伴う地球規模の気候モデルの確率論的エミュレーション
• Authors: Salva Rühling Cachay, Brian Henn, Oliver Watt-Meyer, Christopher S. Bretherton, Rose Yu,
• Abstract要約: 本稿では,地球規模の気候アンサンブルシミュレーションを作成できる最初の条件生成モデルについて述べる。 われわれのアプローチは、関連する基準を破り、気候モデルエミュレーションを成功させるための金の基準にほぼ達している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.460280166612119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven deep learning models are on the verge of transforming global weather forecasting. It is an open question if this success can extend to climate modeling, where long inference rollouts and data complexity pose significant challenges. Here, we present the first conditional generative model able to produce global climate ensemble simulations that are accurate and physically consistent. Our model runs at 6-hourly time steps and is shown to be stable for 10-year-long simulations. Our approach beats relevant baselines and nearly reaches a gold standard for successful climate model emulation. We discuss the key design choices behind our dynamics-informed diffusion model-based approach which enables this significant step towards efficient, data-driven climate simulations that can help us better understand the Earth and adapt to a changing climate.
• Abstract（参考訳）: データ駆動のディープラーニングモデルは、世界の天気予報を変革しようとしている。 この成功が、長期の推論のロールアウトとデータの複雑さが重大な課題をもたらす、気候モデリングにまで拡張できるかどうかは、明らかな疑問である。 本稿では,地球規模の気候アンサンブルシミュレーションを作成できる最初の条件生成モデルについて述べる。 我々のモデルは6時間の時間ステップで動作し、10年間のシミュレーションで安定であることが示されている。 われわれのアプローチは、関連する基準を破り、気候モデルエミュレーションを成功させるための金の基準にほぼ達している。 我々は、この効率的なデータ駆動型気候シミュレーションに向けた重要なステップを可能にする、ダイナミックスインフォームド拡散モデルに基づくアプローチの背景にある重要な設計選択について論じる。

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