論文の概要: Causal Climate Emulation with Bayesian Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09891v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 16:00:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.118099
• Title: Causal Climate Emulation with Bayesian Filtering
• Title（参考訳）: ベイズフィルタによる因果気候シミュレーション
• Authors: Sebastian Hickman, Ilija Trajkovic, Julia Kaltenborn, Francis Pelletier, Alex Archibald, Yaniv Gurwicz, Peer Nowack, David Rolnick, Julien Boussard,
• Abstract要約: 我々は因果表現学習に基づく解釈可能な気候モデルエミュレータを開発した。 安定な自己回帰エミュレーションのためのベイズフィルタを含む物理インフォームドアプローチを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.110430055067756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional models of climate change use complex systems of coupled equations to simulate physical processes across the Earth system. These simulations are highly computationally expensive, limiting our predictions of climate change and analyses of its causes and effects. Machine learning has the potential to quickly emulate data from climate models, but current approaches are not able to incorporate physics-informed causal relationships. Here, we develop an interpretable climate model emulator based on causal representation learning. We derive a physics-informed approach including a Bayesian filter for stable long-term autoregressive emulation. We demonstrate that our emulator learns accurate climate dynamics, and we show the importance of each one of its components on a realistic synthetic dataset and data from two widely deployed climate models.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な気候変動モデルでは、結合方程式の複雑な系を使って地球全体の物理過程をシミュレートしている。 これらのシミュレーションは非常に計算コストが高く、気候変動の予測と原因と影響の分析を制限します。 機械学習は、気候モデルからのデータを素早くエミュレートする可能性があるが、現在のアプローチでは、物理情報に基づく因果関係を組み込むことはできない。 そこで我々は,因果表現学習に基づく解釈可能な気候モデルエミュレータを開発した。 安定な自己回帰エミュレーションのためのベイズフィルタを含む物理インフォームドアプローチを導出する。 我々はエミュレータが正確な気候力学を学習していることを示し、現実的な合成データセットと2つの広くデプロイされた気候モデルからのデータにおいて、それぞれのコンポーネントの重要性を示す。

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