Fugu-MT 論文翻訳(概要): PhyDA: Physics-Guided Diffusion Models for Data Assimilation in Atmospheric Systems

論文の概要: PhyDA: Physics-Guided Diffusion Models for Data Assimilation in Atmospheric Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12882v1
Date: Mon, 19 May 2025 09:10:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.505963
Title: PhyDA: Physics-Guided Diffusion Models for Data Assimilation in Atmospheric Systems
Title（参考訳）: PhyDA:大気中のデータ同化のための物理誘導拡散モデル
Authors: Hao Wang, Jindong Han, Wei Fan, Weijia Zhang, Hao Liu,
Abstract要約: PhyDAは物理誘導拡散フレームワークであり、大気データ同化における物理的コヒーレンスを保証するために設計された。 ERA5リアナリシスデータセットの実験では、PhyDAは最先端のベースラインに比べて精度と物理的妥当性が優れていることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.163059226023265
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data Assimilation (DA) plays a critical role in atmospheric science by reconstructing spatially continous estimates of the system state, which serves as initial conditions for scientific analysis. While recent advances in diffusion models have shown great potential for DA tasks, most existing approaches remain purely data-driven and often overlook the physical laws that govern complex atmospheric dynamics. As a result, they may yield physically inconsistent reconstructions that impair downstream applications. To overcome this limitation, we propose PhyDA, a physics-guided diffusion framework designed to ensure physical coherence in atmospheric data assimilation. PhyDA introduces two key components: (1) a Physically Regularized Diffusion Objective that integrates physical constraints into the training process by penalizing deviations from known physical laws expressed as partial differential equations, and (2) a Virtual Reconstruction Encoder that bridges observational sparsity for structured latent representations, further enhancing the model's ability to infer complete and physically coherent states. Experiments on the ERA5 reanalysis dataset demonstrate that PhyDA achieves superior accuracy and better physical plausibility compared to state-of-the-art baselines. Our results emphasize the importance of combining generative modeling with domain-specific physical knowledge and show that PhyDA offers a promising direction for improving real-world data assimilation systems.
Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は、空間的に連続したシステム状態の推定を再構築することで、大気科学において重要な役割を担っている。拡散モデルの最近の進歩はDAタスクに大きな可能性を示しているが、既存のほとんどのアプローチは純粋にデータ駆動であり、複雑な大気力学を支配する物理法則を見落としている。結果として、下流の応用を損なう物理的に矛盾した再構築をもたらす可能性がある。この制限を克服するために,大気データ同化における物理コヒーレンスを確保するために設計された物理誘導拡散フレームワークであるPhyDAを提案する。 PhyDAは,(1) 偏微分方程式で表される既知の物理法則から逸脱することによる訓練過程に物理的制約を組み込む物理的規則化拡散目的,(2) 構造化された潜在表現の観測空間を橋渡しする仮想再構成エンコーダの2つの重要な要素を導入し,モデルが完全かつ物理的に一貫性のある状態を推測する能力をさらに強化する。 ERA5リアナリシスデータセットの実験では、PhyDAは最先端のベースラインに比べて精度と物理的妥当性が優れていることが示されている。この結果は,生成モデルとドメイン固有の物理知識を組み合わせることの重要性を強調し,PhyDAが実世界のデータ同化システムを改善する上で有望な方向を提供することを示す。

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