随机旋转浅水方程噪声的生成式建模
机器学习
2024-03-19 v1 机器学习
数值分析
动力系统
数值分析
流体动力学
摘要
在近期工作中，作者们发展了一种用于校准流动力学随机偏微分方程噪声的通用方法，其中随机性用于参数化次网格尺度过程。次网格尺度过程的随机参数化是气象和气候预测不确定性估计中必需的，用于表示因次网格尺度波动导致的系统模型误差。以往的方法使用基于幂元分析（PCA）技术，假设随机参数化的增量服从正态分布。在本文中，用生成式模型技术取代了PCA技术。这使我们能够避免对增量施加额外约束。该方法在具有升力变量作为输入数据的随机旋转浅水模型上进行测试。数值模拟显示，噪声确实为非高斯的。生成式建模技术给出良好的RMSE、CRPS得分和预测等位分布结果。
引用
@article{arxiv.2403.10578,
title = {Generative Modelling of Stochastic Rotating Shallow Water Noise},
author = {Dan Crisan and Oana Lang and Alexander Lobbe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10578},
year = {2024}
}