Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion

Data-driven deep learning models are transforming global weather forecasting. It is an open question if this success can extend to climate modeling, where the complexity of the data and long inference rollouts pose significant challenges. Here, we present the first conditional generative model that...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2024-11
Hauptverfasser:	Salva Rühling Cachay, Henn, Brian, Watt-Meyer, Oliver, Bretherton, Christopher S, Yu, Rose
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Global climate models Weather forecasting
Online-Zugang:	Volltext
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