論文の概要: Data-driven Seasonal Climate Predictions via Variational Inference and Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20466v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 11:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:29.267005
• Title: Data-driven Seasonal Climate Predictions via Variational Inference and Transformers
• Title（参考訳）: 変分推論と変圧器によるデータ駆動季節気候予測
• Authors: Lluís Palma, Alejandro Peraza, David Civantos, Amanda Duarte, Stefano Materia, Ángel G. Muñoz, Jesús Peña, Laia Romero, Albert Soret, Markus G. Donat,
• Abstract要約: 我々は季節予測のための気候モデル出力の生成モデルを訓練する。 気候変動に伴う傾向を超えた年次異常予測における手法の性能分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.98107454758077
• License:
• Abstract: Most operational climate services providers base their seasonal predictions on initialised general circulation models (GCMs) or statistical techniques that fit past observations. GCMs require substantial computational resources, which limits their capacity. In contrast, statistical methods often lack robustness due to short historical records. Recent works propose machine learning methods trained on climate model output, leveraging larger sample sizes and simulated scenarios. Yet, many of these studies focus on prediction tasks that might be restricted in spatial extent or temporal coverage, opening a gap with existing operational predictions. Thus, the present study evaluates the effectiveness of a methodology that combines variational inference with transformer models to predict fields of seasonal anomalies. The predictions cover all four seasons and are initialised one month before the start of each season. The model was trained on climate model output from CMIP6 and tested using ERA5 reanalysis data. We analyse the method's performance in predicting interannual anomalies beyond the climate change-induced trend. We also test the proposed methodology in a regional context with a use case focused on Europe. While climate change trends dominate the skill of temperature predictions, the method presents additional skill over the climatological forecast in regions influenced by known teleconnections. We reach similar conclusions based on the validation of precipitation predictions. Despite underperforming SEAS5 in most tropics, our model offers added value in numerous extratropical inland regions. This work demonstrates the effectiveness of training generative models on climate model output for seasonal predictions, providing skilful predictions beyond the induced climate change trend at time scales and lead times relevant for user applications.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの運用型気候サービスプロバイダは、過去の観測に適合する初期化一般循環モデル(英語版)(GCM)または統計技術に基づく季節予測を基礎としている。 GCMは相当量の計算資源を必要とし、容量を制限している。 対照的に、統計学的手法は短い歴史記録のために頑丈さを欠いていることが多い。 近年の研究では、より大規模なサンプルサイズとシミュレーションシナリオを活用した、気候モデル出力に基づく機械学習手法が提案されている。 しかし、これらの研究の多くは、空間的範囲や時間的範囲で制限される可能性のある予測タスクに焦点を当てており、既存の運用予測とのギャップが開けている。 そこで本研究では,変分推論と変分モデルを組み合わせて季節異常の場を予測する手法の有効性を評価する。 予測は4シーズン全てをカバーし、各シーズンの開始の1ヶ月前に初期化される。 このモデルはCMIP6から出力される気候モデルに基づいて訓練され、ERA5の再解析データを用いて試験された。 気候変動に伴う傾向を超えた年次異常予測における手法の性能分析を行った。 また、欧州を中心にしたユースケースを用いて、地域文脈で提案手法を検証した。 気候変動の傾向が気温予測のスキルを支配しているのに対し、この手法は既知の遠隔通信の影響を受けやすい地域での気候予測にさらなるスキルを提供する。 降水予測の妥当性を検証した結果、同様の結論が得られた。 ほとんどの熱帯地域ではSEAS5が劣っているにもかかわらず、我々のモデルは多くの熱帯内陸部で付加価値を提供する。 本研究は、季節予測のための気候モデル出力に対する生成モデルトレーニングの有効性を実証し、時間スケールでの気候変動傾向を超越した厳密な予測と、ユーザアプリケーションに関連するリードタイムを提示する。

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