論文の概要: A Deconfounding Approach to Climate Model Bias Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12063v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 01:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:33:26.028660
• Title: A Deconfounding Approach to Climate Model Bias Correction
• Title（参考訳）: 気候モデルバイアス補正への解答的アプローチ
• Authors: Wentao Gao, Jiuyong Li, Debo Cheng, Lin Liu, Jixue Liu, Thuc Duy Le, Xiaojing Du, Xiongren Chen, Yanchang Zhao, Yun Chen,
• Abstract要約: 地球温暖化モデル(GCM)は、地球系をシミュレートすることで、将来の気候変動を予測するのに不可欠である。 GCMは、モデルの不確実性、パラメータ化の単純化、複雑な気候現象の不十分な表現による体系的なバイアスを示す。 本稿では,GCMと観測データの両方を用いて,多原因共同創設者を捉える因子モデルを学習するための新しいバイアス補正手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.68810227550602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global Climate Models (GCMs) are crucial for predicting future climate changes by simulating the Earth systems. However, GCM outputs exhibit systematic biases due to model uncertainties, parameterization simplifications, and inadequate representation of complex climate phenomena. Traditional bias correction methods, which rely on historical observation data and statistical techniques, often neglect unobserved confounders, leading to biased results. This paper proposes a novel bias correction approach to utilize both GCM and observational data to learn a factor model that captures multi-cause latent confounders. Inspired by recent advances in causality based time series deconfounding, our method first constructs a factor model to learn latent confounders from historical data and then applies them to enhance the bias correction process using advanced time series forecasting models. The experimental results demonstrate significant improvements in the accuracy of precipitation outputs. By addressing unobserved confounders, our approach offers a robust and theoretically grounded solution for climate model bias correction.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化モデル(GCM)は、地球系をシミュレートすることで、将来の気候変動を予測するのに不可欠である。 しかし、GCMの出力は、モデルの不確実性、パラメータ化の単純化、複雑な気候現象の不十分な表現による体系的なバイアスを示す。 歴史的観測データと統計技術に依存する伝統的なバイアス補正法は、しばしば観測されていない共同設立者を無視し、バイアスのある結果をもたらす。 本稿では,GCMと観測データの両方を用いて,多原因共同創設者を捉える因子モデルを学習するための新しいバイアス補正手法を提案する。 因果関係に基づく時系列分割の最近の進歩にインスパイアされた本手法は,まず,過去のデータから潜在的共同創設者を学習するための因子モデルを構築し,先進的な時系列予測モデルを用いてバイアス補正プロセスを強化する。 その結果, 降水量の精度は有意に向上した。 観測されていない共同創設者に対処することで、我々のアプローチは、気候モデルバイアス補正のための堅牢で理論的に根拠付けられたソリューションを提供する。

関連論文リスト

• On conditional diffusion models for PDE simulations [53.01911265639582]
  スパース観測の予測と同化のためのスコアベース拡散モデルについて検討した。 本稿では,予測性能を大幅に向上させる自動回帰サンプリング手法を提案する。 また,条件付きスコアベースモデルに対する新たなトレーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:31:04Z)
• Dynamical-generative downscaling of climate model ensembles [13.376226374728917]
  本稿では,動的ダウンスケーリングと生成人工知能を組み合わせることで,コストを削減し,下降した気候予測の不確実性評価を改善する手法を提案する。 このフレームワークでは、RCMはESMの出力を中間分解能に動的にダウンスケールし、次いで生成拡散モデルにより、目標スケールへの分解能をさらに改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T17:31:01Z)
• Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data [0.0]
  本研究では,デリー地域の温度予測精度を高めるために,ハイブリッドCNN-LSTMモデルを提案する。 モデルの構築とトレーニングには,包括的データ前処理や探索分析など,直接的および間接的手法を併用した。 実験結果から,CNN-LSTMモデルが従来の予測手法よりも精度と安定性の両面で優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T11:06:07Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion [15.460280166612119]
  本研究では, 高精度で物理的に整合した地球規模の気候アンサンブルシミュレーションを作成した最初の条件生成モデルを提案する。 我々のモデルは、動的インフォームド拡散フレームワーク(DYffusion)と、球状フーリエニューラル演算子(SFNO)アーキテクチャを統合する。 このモデルは、気候モデルエミュレーションのための金本位に近い性能を達成し、既存のアプローチを上回り、有望なアンサンブルスキルを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T00:16:55Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D Variational Assimilation [67.20588721130623]
  我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。 FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。 シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T02:07:56Z)
• Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse Gaussian processes [61.31361524229248]
  計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。 我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z)
• Surrogate Ensemble Forecasting for Dynamic Climate Impact Models [0.0]
  本研究は, マラリア感染係数R0を予測するリバプールマラリアモデル(LMM)について考察した。 入力および出力データは、ランダムフォレスト量子回帰(RFQR)モデルとベイズ長短期記憶(BLSTM)ニューラルネットワークの形式で代理モデルをトレーニングするために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T13:30:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。