ClimDetect: A Benchmark Dataset for Climate Change Detection and Attribution

要約

気候変動による気温上昇を検出し、その原因を特定することは、地球温暖化を理解し、適応戦略を導く上で極めて重要です。
人間が引き起こす気候信号と自然変動を区別する複雑さは、気候応答変数の特定の「指紋」を特定しようとする従来の検出および帰属 (D&A) アプローチに課題をもたらしています。
ディープラーニングは、広大な空間データセット内のこれらの複雑なパターンを識別できる可能性をもたらします。
しかし、標準プロトコルの欠如により、研究全体で一貫した比較が妨げられています。
ClimDetect は、816,000 を超える毎日の気候スナップショットの標準化されたデータセットであり、気候変動のシグナルを特定する際のモデルの精度を高めるために設計されています。
ClimDetect は、過去の研究で使用されたさまざまな入力変数とターゲット変数を統合し、比較可能性と一貫性を確保します。
また、この文脈における斬新で現代的なアプローチである、ビジョン トランスフォーマー (ViT) の気候データへの応用も検討します。
当社のオープンアクセス データとコードは、改良されたモデル評価を通じて気候科学を進歩させるためのベンチマークとして機能します。
ClimDetect は、Huggingface データセット リポジトリ (https://huggingface.co/datasets/ClimDetect/ClimDetect) 経由で公的にアクセスできます。

要約(オリジナル)

Detecting and attributing temperature increases due to climate change is crucial for understanding global warming and guiding adaptation strategies. The complexity of distinguishing human-induced climate signals from natural variability has challenged traditional detection and attribution (D&A) approaches, which seek to identify specific ‘fingerprints’ in climate response variables. Deep learning offers potential for discerning these complex patterns in expansive spatial datasets. However, lack of standard protocols has hindered consistent comparisons across studies. We introduce ClimDetect, a standardized dataset of over 816k daily climate snapshots, designed to enhance model accuracy in identifying climate change signals. ClimDetect integrates various input and target variables used in past research, ensuring comparability and consistency. We also explore the application of vision transformers (ViT) to climate data, a novel and modernizing approach in this context. Our open-access data and code serve as a benchmark for advancing climate science through improved model evaluations. ClimDetect is publicly accessible via Huggingface dataet respository at: https://huggingface.co/datasets/ClimDetect/ClimDetect.

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