本研究では、気候モデルアンサンブルの地域的な気候予測を効率的に行うための新しい手法を提案している。
まず、地域気候モデル(RCM)を用いて、地球システムモデル(ESM)の出力を中間的な解像度にダウンスケーリングする。次に、生成型拡散モデルを使ってさらに高解像度にダウンスケーリングする。
この手法により、物理モデルの一般化能力と拡散モデルのサンプリング効率を活用できる。また、中間的な解像度への動的ダウンスケーリングにより、生成モデルの学習が容易になる。
評価の結果、提案手法は、従来の動的ダウンスケーリングや統計的ダウンスケーリングよりも高い精度を示し、大規模な気候モデルアンサンブルの地域的な気候リスク評価に活用できることが示された。特に、極端現象のリスク評価において優れた性能を発揮する。
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by Igna... alle arxiv.org 10-03-2024
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