风速超分辨率与验证：从 ERA5 到 CERRA 通过扩散模型
机器学习
2024-02-01 v2 人工智能
大气与海洋物理
摘要
欧洲区域再分析数据集 CERRA（Copernicus Regional Reanalysis for Europe）是欧洲地区的高分辨率区域再分析数据集。近年来，该数据集在气象相关任务中显示出显著的实用性，包括预测、气候变化研究、可再生能源预测、资源管理、空气质量风险评估以及罕见事件预测等。然而，CERRA 的获取滞后两年于当前时间，这源于获取必要外部数据的限制以及其生成过程的计算密集性。作为解决方案，本文引入了一种新方法，利用扩散模型以数据驱动方式近似 CERRA 的下采样，无需额外信息。通过利用提供 CERRA 边界条件的低分辨率 ERA5 数据集，我们将其视为超分辨率任务。本文聚焦于意大利地区的风速，训练所得模型在已有 CERRA 数据上的表现令人鼓舞，与原始 CERRA 数据高度吻合。与现场观测数据的验证进一步确认了该模型在逼近地面测量值方面的准确性。
引用
@article{arxiv.2401.15469,
title = {Wind speed super-resolution and validation: from ERA5 to CERRA via diffusion models},
author = {Fabio Merizzi and Andrea Asperti and Stefano Colamonaco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15469},
year = {2024}
}