論文の概要: ClimDetect: A Benchmark Dataset for Climate Change Detection and Attribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15993v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 17:58:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 14:59:16.336401
- Title: ClimDetect: A Benchmark Dataset for Climate Change Detection and Attribution
- Title（参考訳）: ClimDetect: 気候変動検出と属性のためのベンチマークデータセット
- Authors: Sungduk Yu, Brian L. White, Anahita Bhiwandiwalla, Musashi Hinck, Matthew Lyle Olson, Tung Nguyen, Vasudev Lal,
- Abstract要約: ClimDetectは、毎日816万の気候スナップショットを標準化したデータセットです。
ClimDetectは、過去の研究で使われた様々な入力変数とターゲット変数を統合し、一貫性を確保する。
私たちのオープンアクセスデータとコードは、モデル評価の改善を通じて気候科学を進化させるためのベンチマークとして役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.672396746168209
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting and attributing temperature increases due to climate change is crucial for understanding global warming and guiding adaptation strategies. The complexity of distinguishing human-induced climate signals from natural variability has challenged traditional detection and attribution (D&A) approaches, which seek to identify specific "fingerprints" in climate response variables. Deep learning offers potential for discerning these complex patterns in expansive spatial datasets. However, lack of standard protocols has hindered consistent comparisons across studies. We introduce ClimDetect, a standardized dataset of over 816k daily climate snapshots, designed to enhance model accuracy in identifying climate change signals. ClimDetect integrates various input and target variables used in past research, ensuring comparability and consistency. We also explore the application of vision transformers (ViT) to climate data, a novel and modernizing approach in this context. Our open-access data and code serve as a benchmark for advancing climate science through improved model evaluations. ClimDetect is publicly accessible via Huggingface dataet respository at: https://huggingface.co/datasets/ClimDetect/ClimDetect.
- Abstract（参考訳）: 気候変動による気温上昇の検出と寄与は、地球温暖化の理解と適応戦略の導出に不可欠である。
人為的な気候信号と自然変動を区別する複雑さは、気候応答変数の特定の「指紋」を特定する伝統的な検出と属性(D&A)アプローチに挑戦している。
深層学習は、これらの複雑なパターンを拡張空間データセットで識別する可能性がある。
しかし、標準プロトコルの欠如は、研究全体で一貫した比較を妨げている。
ClimDetectは、気候変化信号の同定におけるモデル精度の向上を目的として、毎日816万以上の気候スナップショットを標準化したデータセットである。
ClimDetectは、過去の研究で使われた様々な入力変数とターゲット変数を統合し、互換性と一貫性を確保する。
また、この文脈で新しく近代化されたアプローチである、気候データへの視覚変換器(ViT)の適用についても検討する。
私たちのオープンアクセスデータとコードは、モデル評価の改善を通じて気候科学を進化させるためのベンチマークとして役立ちます。
https://huggingface.co/datasets/ClimDetect/ClimDetect。
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