論文の概要: Spatiotemporally Coherent Probabilistic Generation of Weather from Climate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15361v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 12:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:56:20.882313
• Title: Spatiotemporally Coherent Probabilistic Generation of Weather from Climate
• Title（参考訳）: 気候からの時空間コヒーレントな気象発生
• Authors: Jonathan Schmidt, Luca Schmidt, Felix Strnad, Nicole Ludwig, Philipp Hennig,
• Abstract要約: 本稿では,高分解能リアナリシスデータに基づいて学習したスコアベース拡散モデルを用いて,局所気象力学の統計的特性を抽出する新しい生成手法を提案する。 本研究では,地球規模の気候出力と一致した空間的・時間的気象動態をモデル化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.504915709396204
• License:
• Abstract: Local climate information is crucial for impact assessment and decision-making, yet coarse global climate simulations cannot capture small-scale phenomena. Current statistical downscaling methods infer these phenomena as temporally decoupled spatial patches. However, to preserve physical properties, estimating spatio-temporally coherent high-resolution weather dynamics for multiple variables across long time horizons is crucial. We present a novel generative approach that uses a score-based diffusion model trained on high-resolution reanalysis data to capture the statistical properties of local weather dynamics. After training, we condition on coarse climate model data to generate weather patterns consistent with the aggregate information. As this inference task is inherently uncertain, we leverage the probabilistic nature of diffusion models and sample multiple trajectories. We evaluate our approach with high-resolution reanalysis information before applying it to the climate model downscaling task. We then demonstrate that the model generates spatially and temporally coherent weather dynamics that align with global climate output.
• Abstract（参考訳）: 局地的な気候情報は、影響評価や意思決定には不可欠であるが、粗い世界規模の気候シミュレーションでは、小規模の現象を捉えることはできない。 現在の統計的ダウンスケーリング手法は、これらの現象を時間的に分離された空間パッチとして推定する。 しかし, 物理的特性の保存のためには, 長期水平線を横断する複数の変数に対する時空間コヒーレントな高分解能気象力学を推定することが重要である。 本稿では,高分解能リアナリシスデータに基づいて学習したスコアベース拡散モデルを用いて,局所気象力学の統計的特性を抽出する新しい生成手法を提案する。 トレーニング後、我々は粗い気候モデルデータを用いて、集合情報と整合した気象パターンを生成する。 この推論タスクは本質的に不確実であるため、拡散モデルとサンプル多重軌道の確率的性質を利用する。 気候モデルダウンスケーリングタスクに適用する前に,高分解能リアナリシス情報を用いてアプローチを評価した。 そして,そのモデルが,地球規模の気候出力と一致した空間的・時間的に整合した気象力学を生成することを実証した。

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