論文の概要: Machine learning emulation of precipitation from km-scale regional climate simulations using a diffusion model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14158v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 19:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:25:37.314973
• Title: Machine learning emulation of precipitation from km-scale regional climate simulations using a diffusion model
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたkmスケール地域気候シミュレーションによる降水の機械学習エミュレーション
• Authors: Henry Addison, Elizabeth Kendon, Suman Ravuri, Laurence Aitchison, Peter AG Watson,
• Abstract要約: 高解像度の気候シミュレーションは気候変動の影響を理解するのに有用である。 CPMGEMは2.2km分解能の地域CPMによる降水シミュレーションをはるかに低コストでシミュレートする。 運転する地球規模の気候モデルの60kmの解像度で入力を受け取り、これらを8.8kmまでダウンスケールし、平均時分解能を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.255982502297197
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• Abstract: High-resolution climate simulations are valuable for understanding climate change impacts. This has motivated use of regional convection-permitting climate models (CPMs), but these are very computationally expensive. We present a convection-permitting model generative emulator (CPMGEM), to skilfully emulate precipitation simulations by a 2.2km-resolution regional CPM at much lower cost. This utilises a generative machine learning approach, a diffusion model. It takes inputs at the 60km resolution of the driving global climate model and downscales these to 8.8km, with daily-mean time resolution, capturing the effect of convective processes represented in the CPM at these scales. The emulator is trained on simulations over England and Wales from the United Kingdom Climate Projections Local product, covering years between 1980 and 2080 following a high emissions scenario. The output precipitation has a similarly realistic spatial structure and intensity distribution to the CPM simulations. The emulator is stochastic, which improves the realism of samples. We show evidence that the emulator has skill for extreme events with ~100 year return times. It captures the main features of the simulated 21st century climate change, but exhibits some error in the magnitude. We demonstrate successful transfer from a "perfect model" training setting to application using GCM variable inputs. We also show that the method can be useful in situations with limited amounts of high-resolution data. Potential applications include producing high-resolution precipitation predictions for large-ensemble climate simulations and producing output based on different GCMs and climate change scenarios to better sample uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 高解像度の気候シミュレーションは気候変動の影響を理解するのに有用である。 これは、地域対流パーミット気候モデル(CPM)の使用を動機としているが、これらは非常に計算コストが高い。 本稿では,2.2km分解能領域CPMによる降水シミュレーションを安価にエミュレータ (CPMGEM) として, 対流通気モデル生成エミュレータを提案する。 これは、生成機械学習アプローチ、拡散モデルを利用する。 運転する世界気候モデルの60kmの解像度で入力を受け取り、これらを8.8kmまでダウンスケールし、日々の時間分解能でCPMで表される対流過程の効果を捉えている。 エミュレータは、1980年から2080年までの高排出シナリオをカバーし、英国気候予報局のイングランドとウェールズのシミュレーションで訓練されている。 出力降水量はCPMシミュレーションと同様の現実的な空間構造と強度分布を有する。 エミュレータは確率的であり、サンプルのリアリズムを改善する。 本研究は,エミュレータが100年ぶりのリターン時間を持つ極端なイベントのスキルを持っていることを示す。 21世紀の気候変化をシミュレートした主な特徴を捉えているが、ある程度の誤差がある。 我々は、GCM変数入力を用いた「完全モデル」トレーニング設定からアプリケーションへの転送に成功したことを実証した。 また,高解像度データが少ない場合にも有効であることを示す。 潜在的な応用としては、大規模な気候シミュレーションのための高分解能降水予測の作成や、さまざまなGCMと気候変動シナリオに基づいて、不確実性のサンプリングを改善する出力の生成がある。

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