論文の概要: PACER: Physics Informed Uncertainty Aware Climate Emulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21657v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 05:33:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:53.171821
• Title: PACER: Physics Informed Uncertainty Aware Climate Emulator
• Title（参考訳）: PACER:物理インフォームされた不確かさを意識した気候エミュレータ
• Authors: Hira Saleem, Flora Salim, Cormac Purcell,
• Abstract要約: PACERは、温室効果ガスの排出データのみを訓練しながら、86年間安定して温度と降水量をエミュレートする。 境界条件を考慮に入れたPACERにおいて, 対流拡散の基本的な物理法則を取り入れた。 PACERは、気候モデルの大半でベースラインを上回り、気候セットによって提供される15の気候モデルで訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Climate models serve as critical tools for evaluating the effects of climate change and projecting future climate scenarios. However, the reliance on numerical simulations of physical equations renders them computationally intensive and inefficient. While deep learning methodologies have made significant progress in weather forecasting, they are still unstable for climate emulation tasks. Here, we propose PACER, a lightweight 684K parameter Physics Informed Uncertainty Aware Climate Emulator. PACER emulates temperature and precipitation stably for 86 years while only being trained on greenhouse gas emissions data. We incorporate a fundamental physical law of advection-diffusion in PACER accounting for boundary conditions and empirically estimating the diffusion co-efficient and flow velocities from emissions data. PACER has been trained on 15 climate models provided by ClimateSet outperforming baselines across most of the climate models and advancing a new state of the art in a climate diagnostic task.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは、気候変動の影響を評価し、将来の気候シナリオを予測するための重要なツールである。 しかし、物理方程式の数値シミュレーションに依存すると、計算集約的で非効率になる。 深層学習の手法は天気予報に大きな進歩を遂げてきたが、それでも温暖化の課題では不安定である。 そこで本研究では,684Kパラメータの軽量な物理インフォームド不確実性気候エミュレータであるPACERを提案する。 PACERは、温室効果ガスの排出データのみを訓練しながら、86年間安定して温度と降水量をエミュレートする。 本研究では,PACERが境界条件を考慮し,エミッションデータから拡散係数と流速を実験的に推定する基礎的物理法則を組み込んだ。 PACERは、気候診断タスクにおいて、気候モデルの大半でベースラインを上回り、新たな最先端技術を進めるために、ClimateSetが提供した15の気候モデルで訓練されている。

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