論文の概要: Controlling Ensemble Variance in Diffusion Models: An Application for Reanalyses Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14822v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 15:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:58.192308
• Title: Controlling Ensemble Variance in Diffusion Models: An Application for Reanalyses Downscaling
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるアンサンブル変動の制御:ダウンスケーリングの再解析への応用
• Authors: Fabio Merizzi, Davide Evangelista, Harilaos Loukos,
• Abstract要約: 本研究では,拡散段数を変化させることで,拡散拡散インプリシットモデルがアンサンブルの分散を制御できることを実証する。 本研究では,ERA5-to-CERRA領域全体に対するアンサンブル拡散モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, diffusion models have emerged as powerful tools for generating ensemble members in meteorology. In this work, we demonstrate that a Denoising Diffusion Implicit Model (DDIM) can effectively control ensemble variance by varying the number of diffusion steps. Introducing a theoretical framework, we relate diffusion steps to the variance expressed by the reverse diffusion process. Focusing on reanalysis downscaling, we propose an ensemble diffusion model for the full ERA5-to-CERRA domain, generating variance-calibrated ensemble members for wind speed at full spatial and temporal resolution. Our method aligns global mean variance with a reference ensemble dataset and ensures spatial variance is distributed in accordance with observed meteorological variability. Additionally, we address the lack of ensemble information in the CARRA dataset, showcasing the utility of our approach for efficient, high-resolution ensemble generation.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルは気象学におけるアンサンブル要素を生成する強力なツールとして出現している。 本研究では,拡散段数を変化させることで,拡散拡散インプリシットモデル(DDIM)のアンサンブル分散を効果的に制御できることを実証する。 理論的枠組みを導入し、拡散過程と逆拡散過程で表される分散を関連付ける。 再解析によるダウンスケーリングに着目し,全ERA5-to-CERRA領域のアンサンブル拡散モデルを提案し,全空間および時間分解能で風速の分散校正されたアンサンブル部材を生成する。 本手法は,グローバル平均分散を基準アンサンブルデータセットと整合させ,観測された気象変動に応じて空間分散が分散されることを保証する。 さらに,CARRAデータセットにおけるアンサンブル情報の欠如に対処し,効率的な高分解能アンサンブル生成のためのアプローチの有用性を示す。

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