面向复合气候灾害的 MERCURY：一种快速且多分辨率的全局模拟器
大气与海洋物理
2025-01-09 v1 机器学习
应用统计
摘要
高影响气候损伤往往由复合气候条件驱动。例如，高热应力条件可由高湿度和高温度的组合引发。为探索在广泛气候情景下复合灾害的未来变化，气候模拟器可为地球系统模型提供轻量级、数据驱动的补充。然而，现有仅少数模拟器能够联合模拟多个气候变量。在本研究中，我们提出了多分辨率复合气候风险分析模拟器：MERCURY。MERCURY 将多分辨率分析扩展至时空框架，用于灵活地模拟多个变量。MERCURY 利用数据驱动的图像压缩技术以高效方式生成模拟结果。MERCURY 包含一个区域组成部分，用于基于概率回归的加法模型表示变量对全球平均温度（GMT）的月度、区域响应，解决区域交叉相关问题。随后采用逆升降方案算子，对区域、月度值进行空间细化至网格单元水平。我们以潮湿-热指标 Wet Bulb Globe Temperature（WBGT）为例，展示了 MERCURY 代表温度和相对湿度模拟所导出的 WBGT 的能力。模拟的 WBGT 空间相关性与 ESMs 相符，WBGT 分布的 95% 和 97.5% 分位值被准确捕获，平均偏差为 5%。MERCURY 的设置允许从区域层面进行特定区域的模拟，通过逆升降方案算子高效“缩放”至网格单元水平，同时可同时处理多个变量。这规避了传统上必须模拟完整全球场数据并导致存储需求问题。
引用
@article{arxiv.2501.04018,
title = {MERCURY: A fast and versatile multi-resolution based global emulator of compound climate hazards},
author = {Shruti Nath and Julie Carreau and Kai Kornhuber and Peter Pfleiderer and Carl-Friedrich Schleussner and Philippe Naveau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04018},
year = {2025}
}