Полное руководство по даунскейлингу палеоклиматических данных PMIP

Несколько репозиториев GitHub и рабочих процессов на Python доступны для понижения разрешения низкоразрешенных данных палеоклимата от Федерации сетей данных Земной системы (Earth System Grid Federation), особенно для статистических подходов, применяемых к моделям, таким как MPI-ESM1-2-LR. Как статистические, так и методы глубокого обучения могут эффективно понижать разрешение данных MPI-ESM1-2-LR с 250 км до целевого диапазона 10-50 км, при этом такие фреймворки, как PyESD, scikit-downscale и DeepDownscaling, предлагают комплексные решения.

Содержание

• Обзор PMIP и MPI-ESM1-2-LR
• Статистические методы понижения разрешения
• Динамические методы понижения разрешения
• Рабочие процессы Python и репозитории GitHub
• Шаги реализации
• Доступ к данным из ESGF

Обзор PMIP и MPI-ESM1-2-LR

Проект сравнения моделей палеоклимата (PMIP) координирует исследования прошлых состояний климата с использованием моделей земной системы. В вашем конкретном случае особенно релевантна модель MPI-ESM1-2-LR из Института метеорологии им. Макса Планка. Эта конфигурация с низким разрешением имеет атмосферное горизонтальное разрешение, ограниченное T63, что соответствует примерно размеру ячейки сетки 200 км [источник]. Хотя вы упоминали 250 км, фактическое разрешение ближе к 200 км, что все еще значительно грубее, чем ваше целевое разрешение 10-50 км.

Выходные данные модели MPI-ESM1-2-LR доступны через наборы данных проекта сравнения связанных моделей фазы 6 (CMIP6) в рамках деятельности PMIP, что делает их доступными через портал данных Федерации сетей данных Земной системы (ESGF) [источник]. Эта модель включает как исправления кода, так и улучшения параметризации, что делает ее подходящей для приложений по понижению разрешения палеоклимата [источник].

Статистические методы понижения разрешения

Статистическое понижение разрешения устанавливает статистические зависимости между крупномасштабными переменными климата (предикторами) и локальными переменными климата (предиктандами) для преобразования выходных данных модели с грубым разрешением в более высокое разрешение. Для приложений в области палеоклимата доступно несколько статистических фреймворков на Python:

Эмпирическое статистическое понижение разрешения (ESD)

Пакет PyESD выделяется как комплексный фреймворк на Python, специально разработанный для эмпирическо-статистического понижения разрешения климатической информации [источник]. Этот пакет может понижать разрешение любых климатических переменных (например, осадков и температуры) с использованием предикторов из наборов данных повторного анализа, таких как ERA5, до точечного масштаба. PyESD использует множество алгоритмов машинного обучения и искусственного обучения в качестве передаточной функции, что делает его особенно подходящим для данных палеоклимата [источник].

Подходы на основе машинного обучения и глубокого обучения

Несколько репозиториев используют современные методы машинного обучения для понижения разрешения климата:

• DeepDownscaling от SantanderMetGroup предоставляет подходы на основе глубокого обучения, специально разработанные для статистического понижения разрешения в климатической науке [источник]
• scikit-downscale предлагает статистическое понижение разрешения климата на Python с вкладами сообщества Pangeo [источник]
• Репозиторий project-cchain-climate-downscaling сосредоточен на открытых моделях понижения разрешения климата на основе глубокого обучения, которые особенно ценны для районов с недостатком данных [источник]

Эти подходы отлично подходят для захвата нелинейных зависимостей в данных палеоклимата и могут эффективно достигать вашего целевого разрешения 10-50 км.

Динамические методы понижения разрешения

Динамическое понижение разрешения использует физические уравнения, моделирующие крупномасштабные атмосферные системы, для аппроксимации более высокого разрешения [источник]. Хотя оно менее часто реализуется в рабочих процессах Python для приложений в области палеоклимата, оно предоставляет альтернативный статистический подход, который может быть ценным для определенных приложений.

В отличие от статистических методов, которые опираются на исторические зависимости, динамическое понижение разрешения решает примитивные уравнения атмосферного движения в более высоком разрешении, включая больше физических процессов. Этот подход может быть вычислительно интенсивным, но может захватывать локальные особенности, которые статистические методы могут упустить в реконструкциях палеоклимата.

Рабочие процессы Python и репозитории GitHub

Несколько комплексных репозиториев GitHub предоставляют готовые к использованию рабочие процессы для понижения разрешения данных палеоклимата:

PyESD (Dan-Boat/PyESD)

Это, пожалуй, наиболее релевантный репозиторий для ваших нужд. PyESD специально разработан для эмпирическо-статистического понижения разрешения и находится в активной разработке [источник]. Пакет включает:

• Демонстрация рабочего процесса: Для использования модели PP-ESD для понижения разрешения данных климатической модели, метеорологических станций и наборов данных повторного анализа требуются. Предикторы загружаются в виде файлов netCDF, а предиктанд - в виде файла csv [источник].
• Интеграция машинного обучения: Использует различные алгоритмы машинного обучения и искусственного обучения в качестве передаточных функций
• Активное сообщество: Все соавторы приветствуются, что указывает на постоянную разработку и поддержку

scikit-downscale (pangeo-data/scikit-downscale)

Этот репозиторий предоставляет инструменты статистического понижения разрешения климата на Python, разработанные в экосистеме Pangeo [источник]. Ключевые особенности включают:

• Интеграцию с другими инструментами Pangeo для обработки данных
• Статистические методы для понижения разрешения климатических переменных
• Поддержку обработки больших наборов данных, типичных для моделей палеоклимата

DeepDownscaling (SantanderMetGroup)

Этот репозиторий сосредоточен на подходах на основе глубокого обучения для статистического понижения разрешения в климате [источник]. Он включает:

• Ноутбуки Jupyter с проработанными примерами
• Интеграцию с основными пакетами climate4R
• DownscaleR для стандартных статистических методов понижения разрешения

pyClim-SDM (ahernanzl/pyClim-SDM)

Этот репозиторий предлагает статистическое понижение разрешения для прогнозов изменения климата с графическим пользовательским интерфейсом [источник], предоставляя:

• Удобный интерфейс для рабочих процессов понижения разрешения
• Поддержку прогнозов изменения климата (релевантно для приложений в области палеоклимата)
• Реализацию на основе Python с доступностью через графический интерфейс

Шаги реализации

На основе доступных репозиториев, вот общий рабочий процесс для понижения разрешения данных палеоклимата MPI-ESM1-2-LR:

1. Получение данных

• Получите данные MPI-ESM1-2-LR из ESGF через портал CMIP6
• Используйте синтаксис ссылки на данные: CMIP6.PMIP.MPI-M.MPI-ESM1-2-LR [источник]
• Скачайте необходимые переменные (предикторы) в виде файлов netCDF
• Подготовьте наблюдаемые данные или выходные данные модели с высоким разрешением в качестве предиктандов (обычно в формате CSV)

2. Предварительная обработка

• Используйте xarray или аналогичные библиотеки Python для обработки данных netCDF
• Согласуйте временные и пространственные домены между предикторами и предиктандами
• Применяйте контроль качества и коррекцию смещения при необходимости

3. Обучение модели

• Выберите подходящий метод понижения разрешения (статистический или на основе глубокого обучения)
• Для PyESD: Используйте модель PP-ESD с передаточными функциями машинного обучения
• Для DeepDownscaling: Применяйте подходы на основе глубокого обучения, подходящие для ваших конкретных переменных

4. Применение понижения разрешения

• Примените обученную модель к симуляциям палеоклимата MPI-ESM1-2-LR
• Интерполируйте результаты до вашего целевого разрешения 10-50 км
• Проверьте результаты с использованием независимых данных или методов перекрестной проверки

5. Постобработка

• Проанализируйте эффективность и неопределенность понижения разрешения
• Создайте визуализации и статистические сводки
• Подготовьте данные для дальнейшего анализа или публикации

Доступ к данным из ESGF

Получение данных MPI-ESM1-2-LR из Федерации сетей данных Земной системы (ESGF) включает несколько ключевых шагов:

Доступ к порталу данных

• Данные доступны через портал Всемирного центра данных по климату (WDC) [источник]
• Используйте поисковый портал ESGF для поиска конкретных наборов данных MPI-ESM1-2-LR
• Выходные данные модели подготовлены для деятельности PMIP CMIP6 [источник]

Структура данных

• MPI-ESM1-2-LR использует атмосферное разрешение T63 (~сетка 200 км)
• Данные следуют соглашениям синтаксиса ссылки на данные CMIP6
• Доступно множество переменных и периодов времени для приложений в области палеоклимата

Рекомендации по скачиванию

• Большие размеры файлов, типичные для данных климатических моделей
• Требуются соответствующие ресурсы для хранения и вычислений
• Рассмотрите возможность использования инструментов передачи данных ESGF для эффективного скачивания

Заключение

Несколько комплексных рабочих процессов на Python доступны для понижения разрешения данных палеоклимата MPI-ESM1-2-LR до вашего целевого разрешения 10-50 км. Пакет PyESD, кажется, наиболее релевантен, предлагая возможности эмпирическо-статистического понижения разрешения, специально разработанные для климатических переменных. Для тех, кто интересуется подходами на основе глубокого обучения, репозитории, такие как DeepDownscaling и scikit-downscale, предоставляют мощные альтернативы.

Ключевые рекомендации:

1. Начните с PyESD благодаря его целевому подходу к эмпирическо-статистическому понижению разрешения
2. Рассмотрите методы глубокого обучения, если у вас достаточные вычислительные ресурсы и обучающие данные
3. Обеспечьте правильную предварительную обработку данных и валидацию для сохранения целостности сигнала палеоклимата
4. Используйте существующие ресурсы рабочих групп PMIP для поддержки сообщества и лучших практик

Область понижения разрешения палеоклимата продолжает быстро развиваться, поэтому взаимодействие с соответствующими репозиториями GitHub и рабочими группами PMIP поможет вам получить доступ к последним разработкам и поддержке сообщества.

Источники

1. PyESD - Python Package for Empirical Statistical Downscaling
2. GMD - pyESDv1.0.1: an open-source Python framework for empirical-statistical downscaling of climate information
3. pyClim-SDM - Statistical Downscaling for Climate Change Projections with a Graphical User Interface
4. DeepDownscaling - Deep learning approaches for statistical downscaling in climate
5. scikit-downscale - Statistical climate downscaling in Python
6. project-cchain-climate-downscaling - Open deep-learning based climate downscaling model for data poor areas
7. CMIP6 Citation - MPI-M MPI-ESM1.2-LR model output prepared for CMIP6 PMIP
8. Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM1.2) for the High-Resolution Model Intercomparison Project
9. Developments in the MPI‐M Earth System Model version 1.2 (MPI‐ESM1.2) and Its Response to Increasing CO2
10. MPI-ESM1.2-LR P2k+ with a deep version of JSBACH