論文の概要: Using Generative Models to Produce Realistic Populations of UK Windstorms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16110v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 15:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:15.214650
• Title: Using Generative Models to Produce Realistic Populations of UK Windstorms
• Title（参考訳）: 生産モデルによるイギリス風雨の実人口生成
• Authors: Yee Chun Tsoi, Kieran M. R. Hunt, Len Shaffrey, Atta Badii, Richard Dixon, Ludovico Nicotina,
• Abstract要約: 本研究は, 過去のERA5再解析データに基づいて学習し, 英国上空の風雨をシミュレーションする生成モデルの可能性を評価する。 標準GAN, WGAN-GP, U-net拡散モデル, 拡散GANの4つの生成モデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0885373200593467
• License:
• Abstract: This study evaluates the potential of generative models, trained on historical ERA5 reanalysis data, for simulating windstorms over the UK. Four generative models, including a standard GAN, a WGAN-GP, a U-net diffusion model, and a diffusion-GAN were assessed based on their ability to replicate spatial and statistical characteristics of windstorms. Different models have distinct strengths and limitations. The standard GAN displayed broader variability and limited alignment on the PCA dimensions. The WGAN-GP had a more balanced performance but occasionally misrepresented extreme events. The U-net diffusion model produced high-quality spatial patterns but consistently underestimated windstorm intensities. The diffusion-GAN performed better than the other models in general but overestimated extremes. An ensemble approach combining the strengths of these models could potentially improve their overall reliability. This study provides a foundation for such generative models in meteorological research and could potentially be applied in windstorm analysis and risk assessment.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 過去のERA5再解析データに基づいて学習し, 英国上空の風雨をシミュレーションする生成モデルの可能性を評価する。 標準GAN, WGAN-GP, U-net拡散モデル, 拡散GANの4つの生成モデルを, 風雨の空間的および統計的特性を再現する能力に基づいて評価した。 異なるモデルには、異なる強さと制限がある。 標準のGANでは、PCA次元の幅が広く、アライメントも限られていた。 WGAN-GPはよりバランスのとれた性能を持っていたが、時には極端な出来事を誤って表現した。 U-net拡散モデルは高品質な空間パターンを生成するが、常に過小評価されている。 拡散GANは一般に他のモデルよりも優れていたが、過大評価された。 これらのモデルの強みを組み合わせるアンサンブルアプローチは、全体的な信頼性を向上させる可能性がある。 本研究は気象学研究におけるこのような生成モデルの基礎を提供し,風速解析やリスク評価に応用できる可能性がある。

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