論文の概要: Domain-aligned generative downscaling enhances projections of extreme climate events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16396v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 13:56:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.40068
• Title: Domain-aligned generative downscaling enhances projections of extreme climate events
• Title（参考訳）: ドメイン・アライン・ジェネレーティブ・ダウンスケーリングは極端気候事象の予測を増強する
• Authors: Ruian Tie, Xiaohui Zhong, Zhengyu Shi, Hao Li, Jun Liu, Wu Libo,
• Abstract要約: 気候は、高温、極端な降水量、強い風、熱帯のサイクロンなど、世界中で極端な気象現象を悪化させている。 既存のグローバル気候モデル(GCM)は、気候予測に不可欠なツールを提供するが、解像度の不十分や高い計算コストといった制限に直面している。 本研究では, 極端気象事象のシミュレーション能力を高めるために, 生成機械学習に基づく新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.015716938754553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Climate change is exacerbating extreme weather events globally, including high temperatures, extreme precipitation, strong winds, and tropical cyclones, posing severe threats to human health, infrastructure, food security, and socio-economic systems. Although existing global climate models (GCMs) provide essential tools for climate prediction, they face limitations such as insufficient resolution and high computational costs when simulating extreme events. To address these issues, this study proposes a spatiotemporal downscaling model based on generative machine learning-the Domain Aligned Climate Downscaling model (DACD), designed to enhance the simulation capabilities for extreme weather events. The proposed model employs domain adaptation tricks and a Flow Matching training framework to transform global low-resolution climate data into high-resolution local-scale climate information while achieving precise simulation of multivariable and temporal scales. The results show that during the historical period (2005-2014), our model outperformed existing methods in simulating high temperatures, extreme precipitation, strong wind, and tropical cyclone tracks, significantly reducing errors and improving the ability to capture extreme events. Under different future scenarios (2015-2100), the model reveals a significant increasing trend in the frequency and intensity of extreme events, particularly under the high-emission scenario (SSP585). Compared to traditional methods, our model more accurately simulates the spatial distribution and dynamic changes of extreme events, providing an essential tool for understanding the impacts of climate change. This study offers a new technological pathway for high-resolution climate analysis and extreme event prediction, providing scientific support for addressing future climate change and formulating adaptation strategies.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は、高温、極端な降水量、強い風、熱帯のサイクロンなど、世界中の極端な気象現象を悪化させ、人間の健康、インフラ、食料安全保障、社会経済システムに深刻な脅威をもたらしている。 既存のグローバル気候モデル(GCM)は、気候予測に不可欠なツールを提供するが、極端な事象をシミュレートする際の解像度の不足や計算コストの増大といった制限に直面している。 これらの課題に対処するために、極端気象事象のシミュレーション能力を高めるために、生成機械学習に基づく時空間ダウンスケーリングモデルであるDomain Aligned Climate Downscaling Model (DACD)を提案する。 提案モデルでは,領域適応手法とフローマッチングトレーニングフレームワークを用いて,グローバルな低解像度気候データを高解像度の局所的気候情報に変換するとともに,多変量・時間スケールの高精度なシミュレーションを実現する。 その結果,2005-2014年モデルでは, 高温, 極端降雨, 強風, 熱帯性サイクロン軌道のシミュレーションを行い, 誤差を著しく低減し, 極端なイベントを捕捉する能力の向上を図った。 異なる将来のシナリオ (2015-2100) の下では、特に高エミッションシナリオ (SSP585) 下では、極端な事象の頻度と強度の顕著な増加傾向を示す。 従来の手法と比較して,我々のモデルは極端事象の空間分布と動的変化をより正確にシミュレートし,気候変動の影響を理解するための重要なツールを提供する。 この研究は、高分解能気候分析と極端な事象予測のための新しい技術経路を提供し、将来の気候変動に対処し、適応戦略を定式化するための科学的支援を提供する。

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