論文の概要: Field-Space Autoencoder for Scalable Climate Emulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15102v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 15:43:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.42879
• Title: Field-Space Autoencoder for Scalable Climate Emulators
• Title（参考訳）: スケーラブル気候エミュレータのためのフィールド空間オートエンコーダ
• Authors: Johannes Meuer, Maximilian Witte, Étiénne Plésiat, Thomas Ludwig, Christopher Kadow,
• Abstract要約: 球面圧縮モデルに基づくスケーラブルな気候エミュレーションフレームワークを提案する。 Field-Space Attentionを利用することで、モデルはネイティブな気候モデル出力を効率的に操作する。 モデルは、豊富な低解像度データとスパース高解像度データから内部変数を同時に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3048920509133806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kilometer-scale Earth system models are essential for capturing local climate change. However, these models are computationally expensive and produce petabyte-scale outputs, which limits their utility for applications such as probabilistic risk assessment. Here, we present the Field-Space Autoencoder, a scalable climate emulation framework based on a spherical compression model that overcomes these challenges. By utilizing Field-Space Attention, the model efficiently operates on native climate model output and therefore avoids geometric distortions caused by forcing spherical data onto Euclidean grids. This approach preserves physical structures significantly better than convolutional baselines. By producing a structured compressed field, it serves as a good baseline for downstream generative emulation. In addition, the model can perform zero-shot super-resolution that maps low-resolution large ensembles and scarce high-resolution data into a shared representation. We train a generative diffusion model on these compressed fields. The model can simultaneously learn internal variability from abundant low-resolution data and fine-scale physics from sparse high-resolution data. Our work bridges the gap between the high volume of low-resolution ensemble statistics and the scarcity of high-resolution physical detail.
• Abstract（参考訳）: キロメータースケールの地球系モデルは、局所的な気候変動を捉えるのに不可欠である。 しかし、これらのモデルは計算コストが高く、ペタバイト規模の出力を生成するため、確率的リスクアセスメントのような応用には限界がある。 本稿では,これらの課題を克服する球面圧縮モデルに基づくスケーラブルな気候エミュレーションフレームワークであるフィールド空間オートエンコーダを提案する。 Field-Space Attentionを利用することで、モデルはネイティブ気候モデル出力を効率的に操作し、球面データをユークリッド格子に強制することによって生じる幾何学的歪みを回避する。 このアプローチは、畳み込みベースラインよりも物理構造を著しく保存する。 構造化された圧縮場を創出することにより、下流生成エミュレーションのための良いベースラインとして機能する。 さらに、このモデルは低解像度の大アンサンブルをマッピングし、高解像度データを共有表現に変換するゼロショット超解像を行うことができる。 これらの圧縮フィールド上で生成拡散モデルを訓練する。 このモデルでは, 少ない高分解能データから, 豊富な低分解能データから内部変動を同時に学習することができる。 我々の研究は、高解像度のアンサンブル統計量と高解像度の物理ディテールの不足の間のギャップを埋めるものである。

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