大规模海冰建模的扩散模型研究

我们首次尝试开发用于无条件生成多变量和全极地海冰状态的扩散模型。虽然目标是通过在潜在空间进行扩散来降低计算成本，但潜在扩散模型还能将物理知识整合到生成过程中。我们针对海冰物理情况对潜在扩散模型进行定制化，采用数据空间中的受限高斯分布以生成符合模型变量物理边界的数据。我们的潜在扩散模型在得分上与在数据空间上训练的扩散模型相当，但由于潜在映射的作用，会平滑生成的场域。虽然强制执行物理边界无法降低平滑现象，但能够改善marginal ice zone（边缘冰区）的表征。因此，对于大规模地球系统建模来说，若能解决平滑这一显著障碍，潜在扩散模型在数据空间扩散模型的许多方面都具有优势。