論文の概要: Towards accurate extreme event likelihoods from diffusion model climate emulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03802v1
• Date: Tue, 05 May 2026 14:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.973167
• Title: Towards accurate extreme event likelihoods from diffusion model climate emulators
• Title（参考訳）: 拡散モデル気候エミュレータによる極端事象の可能性
• Authors: Peter Manshausen, Noah Brenowitz, Julius Berner, Karthik Kashinath, Mike Pritchard,
• Abstract要約: cBottleのような拡散モデルは、トレーニングデータの確率密度を近似することで機能する。 この気候エミュレータから得られた大気状態の確率密度推定のユースケースを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.564973484324174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ML climate model emulators are useful for scenario planning and adaptation, allowing for cost-efficient experimentation. Recently, the diffusion model Climate in a Bottle (cBottle) has been proposed for generation of atmospheric states compatible with boundary conditions of solar position and sea surface temperatures. Crucially, cBottle can be guided to generate extreme events such as Tropical Cyclones (TCs) over locations of interest. Diffusion models such as cBottle work by approximating the probability density of the training data. Here, we show use cases of the probability density estimates of atmospheric states obtained from this climate emulator. Most importantly, these estimates allow us to calculate likelihoods of extreme events under guidance. When guiding the model towards states including TCs, comparing the probability density under the guided and unguided model enables us to quantify how much more likely the guidance has made the TC. We show how these odds ratios allow us to importance-sample from the TC distribution, reducing the standard error of the probability estimate compared to simple Monte Carlo sampling. Furthermore, we discuss results and limitations of the application of model probability densities to extreme event attribution-like experiments. We present these early but encouraging results hoping they will spur more research into probabilistic information that can be gained from diffusion models of the atmosphere.
• Abstract（参考訳）: ML気候モデルエミュレータはシナリオ計画や適応に有用であり、コスト効率のよい実験を可能にする。 近年,太陽位置と海面温度の境界条件に適合する大気状態を生成するための拡散モデルであるClimate in a Bottle (cBottle) が提案されている。 重要な点として、cBottleは興味のある場所に関する熱帯サイクロン(TC)のような極端なイベントを生成するためにガイドすることができる。 cBottleのような拡散モデルは、トレーニングデータの確率密度を近似することで機能する。 ここでは、この気候エミュレータから得られた大気状態の確率密度推定のユースケースを示す。 最も重要なことは、これらの推定により、ガイダンスの下での極端な事象の確率を計算することができることである。 TCを含む状態に向けてモデルを導くとき、ガイド付きおよび誘導されていないモデルの下で確率密度を比較することで、そのガイダンスがTCにどれだけの確率を与えたかの定量化が可能である。 これらのオッズ比がTC分布から重要サンプリングを可能にし、単純なモンテカルロサンプリングと比較して確率推定の標準誤差を減少させることを示す。 さらに、モデル確率密度の極端事象帰属的実験への適用結果と限界について論じる。 大気の拡散モデルから得られる確率的情報のさらなる研究を促すことを期待して、これらの早期かつ奨励的な結果を提示する。

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