論文の概要: A Probabilistic U-Net Approach to Downscaling Climate Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03197v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 05:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.338285
• Title: A Probabilistic U-Net Approach to Downscaling Climate Simulations
• Title（参考訳）: ダウンスケーリング気候シミュレーションのための確率的U-Netアプローチ
• Authors: Maryam Alipourhajiagha, Pierre-Louis Lemaire, Youssef Diouane, Julie Carreau,
• Abstract要約: 我々は,行列性のあるU-Netバックボーンを可変遅延空間に適応させ,アレタリック不確かさを捉える。 AfCRPSとWMSE-MS-SSIMの4つのトレーニング目標を,降水量と温度を3つの設定で評価した。 我々の主な発見は、WMSE-MS-SSIMは特定の条件下では極端に良好に機能するのに対し、afCRPSはスケールの空間的変動をよりよく捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34998703934432673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate models are limited by heavy computational costs, often producing outputs at coarse spatial resolutions, while many climate change impact studies require finer scales. Statistical downscaling bridges this gap, and we adapt the probabilistic U-Net for this task, combining a deterministic U-Net backbone with a variational latent space to capture aleatoric uncertainty. We evaluate four training objectives, afCRPS and WMSE-MS-SSIM with three settings for downscaling precipitation and temperature from $16\times$ coarser resolution. Our main finding is that WMSE-MS-SSIM performs well for extremes under certain settings, whereas afCRPS better captures spatial variability across scales.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは重い計算コストによって制限され、しばしば粗い空間分解能で出力を生成するが、多くの気候変動の影響研究はより微細なスケールを必要とする。 統計的ダウンスケーリングはこのギャップを埋め、このタスクに対して確率的U-Netを適応させ、決定論的U-Netバックボーンと変分潜在空間を組み合わせてアレタリック不確実性を捉える。 AfCRPS と WMSE-MS-SSIM の4つのトレーニング目標を,降水量と温度を116\times$ coarser resolution から3つの設定で評価した。 我々の主な発見は、WMSE-MS-SSIMは特定の条件下では極端に良好に機能するのに対し、afCRPSはスケールの空間的変動をよりよく捉えている。

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