論文の概要: Spatiotemporal Density Correction of Multivariate Global Climate Model Projections using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18799v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 02:23:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.505718
• Title: Spatiotemporal Density Correction of Multivariate Global Climate Model Projections using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた多変量気候モデル投影の時空間密度補正
• Authors: Reetam Majumder, Shiqi Fang, A. Sankarasubramanian, Emily C. Hector, Brian J. Reich,
• Abstract要約: グローバル気候モデル(GCM)は、地球の気候システム内の複雑な物理過程をシミュレートする数値モデルである。 GCMは、基礎となる物理的プロセスの単純化により、体系的なバイアスに悩まされる。 日降水量と最大温度データの結合分布の密度補正のための半パラメトリック条件密度推定法(SPCDE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0801976288811024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global Climate Models (GCMs) are numerical models that simulate complex physical processes within the Earth's climate system and are essential for understanding and predicting climate change. However, GCMs suffer from systemic biases due to simplifications made to the underlying physical processes. GCM output therefore needs to be bias corrected before it can be used for future climate projections. Most common bias correction methods, however, cannot preserve spatial, temporal, or inter-variable dependencies. We propose a new semi-parametric conditional density estimation (SPCDE) for density correction of the joint distribution of daily precipitation and maximum temperature data obtained from gridded GCM spatial fields. The Vecchia approximation is employed to preserve dependencies in the observed field during the density correction process, which is carried out using semi-parametric quantile regression. The ability to calibrate joint distributions of GCM projections has potential advantages not only in estimating extremes, but also in better estimating compound hazards, like heat waves and drought, under potential climate change. Illustration on historical data from 1951-2014 over two 5x5 spatial grids in the US indicate that SPCDE can preserve key marginal and joint distribution properties of precipitation and maximum temperature, and predictions obtained using SPCDE are better calibrated compared to predictions using asynchronous quantile mapping and canonical correlation analysis, two commonly used bias correction approaches.
• Abstract（参考訳）: グローバル気候モデル(GCM)は、地球の気候システム内の複雑な物理過程をシミュレートする数値モデルであり、気候変動の理解と予測に不可欠である。 しかし、GCMは、基礎となる物理的プロセスの単純化により、体系的なバイアスに悩まされる。 したがって、GCMの出力は将来の気候予測に使用される前にバイアス修正される必要がある。 しかし、ほとんどの一般的なバイアス補正法は、空間的、時間的、あるいは変数間の依存関係を保存できない。 格子状GCM空間場から得られた日降雨の結合分布と最大温度データの密度補正のための新しい半パラメトリック条件密度推定法(SPCDE)を提案する。 半パラメトリック量子化回帰法を用いて, 密度補正過程における観測領域の依存性の保存にVecchia近似を用いる。 GCMプロジェクションの関節分布をキャリブレーションする能力は、極端を推定するだけでなく、潜在的な気候変動の下で、熱波や干ばつなどの複合的危険を推定する上でも有益である。 米国内の2つの5x5空間格子上の1951-2014年の歴史的データから、SPCDEは降水量と最大温度の重要な限界分布特性と結合分布特性を維持可能であることが示され、SPCDEを用いて得られた予測は、非同期量子化マッピングと正準相関解析を用いて予測した2つの一般的なバイアス補正手法を用いて予測したよりも、より良い校正を行うことができる。

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