text: 文章笔记| 增强的卷积LSTM用于生成高分辨率的气候变化预测
  降尺度是一种获得地球系统模型(ESM)的高分辨率数据的方法，这种方法通过输入低分辨率(LR) 数据来生成 高分辨率(HR) 数据。
  而神经网络的超分辨率(SR) 框架能够找到局部气候变量(例如温度和降水)与大尺度预测因子(例如压力场)之间复杂且非线性的关系。
  在文章中作者提出了可以进行统计降尺度的神经网络。
  目前的研究是在全球气候最多样化的印度，每天将降水变量从ESM输出的1.15°(115km)降到0.25°(25km)。
  作者展示了相对于三个流行的最新基准的显着改进，并具有更好的预测极端事件的能力。
  作者使用了NCAR社区地球系统模型(NCAR CESM1 CAM5) 的LR降水输出，该模型是从 气候模拟比对项目5(CMIP5) 中获得的。
  由于降水量还取决于温度，湿度，大气压力和风速，因此除了LR的降水量之外，作者还用这些变量作为协变量。
  这些协变量的观测值在量表水平上不可用，因此使用 国家环境预测中心-国家大气研究中心(NCEP-NCAR)全球再分析项目的输出作为协变量。
  此外，使用来自 NASA的航天飞机雷达地形任务(SRTM) 的地形信息。
  因为有研究表明，降水模式与地形之间的相关性表明，降水的类型(雨或雪)，强度和持续时间受海拔特征显着控制。
  将粗分辨率降水与协变量和高程数据(统称为“辅助变量”)结合起来，生成7通道输入图像。
  图 1:(最佳彩色视图)三天内降水量随时间变化的示例。
  训练集为1948-1999年，而测试集为
  通过将ConvLSTM与SR模块结合在一起，作者构建了 ConvLSTMSR(ConvLSTM-SR) 模型。
  下面的等式说明了在不同门处的操作，其中 * 和 ◦ 分别表示卷积和逐元素矩阵乘法运算。
  图2显示了ConvLSTM的详细说明。
  作者提出了一个 堆叠的ConvLSTM模型，该模型包含三个堆叠的ConvLSTM块和一个超分辨率(SR)块 。
  第一个ConvLSTM块尝试对序列中存在的时间信息进行编码，同时使用k1×k1维的总共η1个滤波器来保持它们之间的空间依赖性。
  第二个ConvLSTM块包含η2个滤波器，每个滤波器的k2×k2尺寸。
  最后一个ConvLSTM块包含η3个滤波器，每个滤波器的大小为k3×k3。
  图2(a)ConvLSTM块的详细表示。
  (b)超分辨率(SR)块的表示，整数表示该特定块中使用的卷积核数目。
  与ConvLSTM相关的循环性有助于利用与数据相关的时间依赖性。
  另一方面，单元内的卷积运算有助于保持空间相关性。
  超分辨率(SR) 块(在图2中进行了描述)提高了从先前的ConvLSTM层获得的高维特征数据的分辨率。
  图3: 提出的基于ConvLSTM的模型。
  左侧显示了所有 7 个气候变量(降水、海拔、相对湿度、压力、3 个风分量)作为通道的表示 利用前五天的LR的预测因子生成HR的降水量，这个过程设置堆叠的ConvLSTM层的dropouts为0.2，而ConvLSTM层之间的dropouts为0.1;在ConvLSTM层中使用值0.02的权重衰减保持正则化;使用Adam优化器;初始学习率(lr)为0.0003，随后的速率遵循更新公式lr=lr∗α，其中α=0.2。
  两种模型都训练1500个epoch，最小批量大小为15。
  ResLap 在基于Laplacian金字塔的超分辨率网络的顶部使用 残留稠密区块(RDB) 来生成高分辨率的气候变化预测。
  ResLap从原始的降水预测中提取不同级别的层次特征，然后使用一系列转置的卷积网络将低分辨率投影放大到目标比例。
  DeepSD 使用了一系列基于堆叠卷积神经网络的超分辨率架构SRCNN。
  DeepSD中每个堆叠的SRCNN模块都经过独立训练，以不同分辨率生成气候变化预测，然后将低分辨率投影顺序地通过此堆叠管道，以最终生成高分辨率数据。
  偏差校正空间分解(BCSD) 或 分位数映射方法(Q-Map) 遵循基于点的统计估计，可以纠正了气候变量分布中的系统性偏差。
  利用 均方根误差(RMSE) 和 绝对差均值(称为Bias) 将提出的模型与ResLap，DeepSD和普遍使用的降尺度最新框架最新框架进行比较。
  图4显示了印度季风和非季风月份的降水预测预测的RMSE结果。
  图4中作者的方法与ResLap和DeepSD的RMSE值的差异。
  作者的方法在印度的季风期和非季风期的错误率都比印度低，这表明ConvLSTM的性能有所提高。
  图4:为ConvLSTM、ResLap和DeepSD计算测试集)之间(顶部)季风期和(底部)非季风期的RMSE。
  右图描绘了ConLSTM与ResLap和DeepSD在同一时期的RMSE值差异。
  可以观察到，即使在季风期间，ResLap和DeepSD都对大多数网格点进行了过度预测。
  同样，图5显示了该方法在整个降水测试集中总体RMSE的投影。
  可以清楚地看到，尽管ESM对印度东部地区的预测是错误的，但该模型在维持极端值的同时，仍对印度南部地区产生了更准确的预测。
  图6:(最佳彩色视图)L1范数在2000年至2005年(测试集)之间为ConvLSTM、ResLap、DeepSD和Q-Map计算的平均投影。
  表2显示了该模型在季风和非季风方面的均方根误差(RMSE)和偏差值的预测性能。
  表2 表3显示了模型在整个测试集(上的总体预测性能。
  表4显示了RMSE和偏差值的季节性比较。
  再次可以清楚地看出，在所有季节中，ConvLSTM的性能均优于其他方法。
  x 轴表示实际预期分位数，y 轴表示方法产生的分位数。
  图8显示了该平均Q-Q图，可以观察到DeepSD和ResLap的分位数都与观察结果有出入。
  图8:分位数与分位数 (qq) 图的网格点在印度测试期间的平均投影。
  图9显示了均值图以及计算的均方根误差(RMSE)和偏倚阈值在90到98之间的偏差值的置信范围。
  可以清楚地看到，ResLap和DeepSD都过度预测了极端时的降水值表现最差Q-map设法降低了季风周期极端的RMSE值，但是，观察到它的性能不稳定，并且在所有其他周期中都会产生较高的偏差值。
  尽管RMSE和Bias值在极端情况下有较大的偏差，但是ConvLSTM能够保持稳定的性能，并且总体上仍胜过其他方法。
  图9: ConvLSTM、ResLap 和 DeepSD 在全年 (a, d)、季风 (b, e) 和非季风 (c, f) 期间对极端降水的预测性能比较。