Target Audience
Climate scientists seeking to explore ML tools, technologies, and resources to tackle a domain-specific problem in climate change.
Data scientists with prior background in deep learning looking for concrete examples on how to model climate extremes using AI.

Overview
Climate change has led to a rapid increase in the occurrence of extreme weather events globally, including floods, droughts, and wildfires. In the longer term, some regions will experience aridification while others will risk sinking due to rising sea levels. Typically, such predictions are done via weather and climate models that simulate the physical interactions between the atmospheric, oceanic, and land surface processes that operate at different scales. Due to the inherent complexity, these climate models can be inaccurate or computationally expensive to run, especially for detecting climate extremes at high spatiotemporal resolutions. In this tutorial, we aim to introduce the participants to machine learning approaches for addressing two fundamental challenges:

(1) Temporal Forecasting: The goal is to predict climate variables into the future.
(2) Spatial Downscaling: The goal is to learn a mapping that transforms low-resolution outputs of climate models into high-resolution regional forecasts.

We illustrate the two key challenges in predicting temperature, a key indicator of global warming levels around the world, in the figure below. Given a temperature grid at a particular resolution R at a time stamp T, temporal forecasting focuses on predicting the temperature at a future time stamp T+H where H is the prediction horizon whereas the climate downscaling focuses on predicting the temperature at the same timestep T but at a higher resolution (R' > R).

Contributions
Through introductory presentations and colab notebooks, we aim to expose the participants to:

(a) APIs for accessing and navigating popular repositories that host global climate data, such as the Copernicus data store.
(b) Identifying relevant datasets and providing functionality to preprocess them.
(c) Algorithms for training machine learning models.
(d) Metrics for evaluating model performance.
(e) Visualization tools for both the dataset and predicted outputs.

Software Requirements
This notebook requires the following libraries:

climate\_learn (pip)
climate\_learn contains the source files used for modeling climate extremes.

The package is written using PyTorch machine learning library.

Data Source
[1] provides a comprehensive list of typical datasets and benchmarks for weather prediction.

Among the list of popular datasets, we focus this tutorial on the ERA5 dataset that provides an hourly estimate of a large number of atmospheric, land and oceanic climate variables.


ERA5 consists of the climate variable data from 1959 to present. The ERA5 dataset is freely-accessible to the community on the Climate Data Store (CDS) hosted by the European Union's Earth observation programme, Copernicus. The users can visit https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to to install the CDS API key required to access their data.

The authors from [2] (WeatherBench dataset) downloaded the ERA5 data from CDS API for a subset of climate variable and preprocessed it at multiple resolutions. The data is freely accessible to anyone at https://dataserv.ub.tum.de/index.php/s/m1524895?path=%2F.


Our package provides the users with a way to download data from ERA5 as well as WeatherBench depending upon their application.


References:

[1] Ren X, Li X, Ren K, Song J, Xu Z, Deng K, Wang X. Deep learning-based weather prediction: a survey. Big Data Research. 2021 Feb 15;23:100178 (Paper).
[2] Rasp S, Dueben PD, Scher S, Weyn JA, Mouatadid S, Thuerey N. WeatherBench: a benchmark data set for data‐driven weather forecasting. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020 Nov;12(11):e2020MS002203 (Paper).
대상 고객기후 변화의 도메인별 문제를 해결하기 위해 ML 도구, 기술 및 리소스를 탐색하고자 하는 기후 과학자.딥 러닝에 대한 사전 지식이 있는 데이터 과학자로서 AI를 사용하여 극한 기후를 모델링하는 방법에 대한 구체적인 사례를 찾고 있습니다.개요기후 변화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 산불 등 극심한 기상 이변의 발생이 급격히 증가하고 있습니다. 장기적으로 볼 때 일부 지역은 건조화를 경험하고 다른 지역은 해수면 상승으로 인해 침몰할 위험이 있습니다. 일반적으로 이러한 예측은 다양한 규모로 작동하는 대기, 해양, 지표면 과정 간의 물리적 상호 작용을 시뮬레이션하는 기상 및 기후 모델을 통해 이루어집니다. 이러한 기후 모델은 내재된 복잡성으로 인해 특히 높은 시공간 해상도에서 극한 기후를 감지하는 데 부정확하거나 실행 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 두 가지 근본적인 문제를 해결하기 위한 머신러닝 접근법을 소개합니다:(1) 시간적 예측: 목표는 미래의 기후 변수를 예측하는 것입니다.(2) 공간 다운스케일링: 기후 모델의 저해상도 결과를 고해상도 지역 예측으로 변환하는 매핑을 학습하는 것이 목표입니다.전 세계의 지구 온난화 수준을 나타내는 주요 지표인 온도를 예측하는 데 있어 두 가지 주요 과제를 아래 그림에 설명합니다. 특정 해상도 R의 온도 그리드가 타임스탬프 T에서 주어졌을 때, 시간적 예측은 미래 타임스탬프 T+H(여기서 H는 예측 지평선)의 온도를 예측하는 데 중점을 두는 반면, 기후 다운스케일링은 동일한 타임스탬프 T에서 더 높은 해상도(R' > R)로 온도를 예측하는 데 중점을 둡니다.기여소개 프레젠테이션과 콜랩 노트북을 통해 참가자들에게 다음과 같은 내용을 소개하고자 합니다:(a) 코페르니쿠스 데이터 저장소와 같이 전 세계 기후 데이터를 호스팅하는 인기 있는 리포지토리에 액세스하고 탐색할 수 있는 API.(b) 관련 데이터 집합을 식별하고 이를 전처리하는 기능을 제공합니다.(c) 머신러닝 모델 학습을 위한 알고리즘.(d) 모델 성능을 평가하기 위한 메트릭.(e) 데이터 세트와 예측된 결과를 위한 시각화 도구.소프트웨어 요구 사항이 노트북에는 다음 라이브러리가 필요합니다:climate\_learn(pip)climate\_learn에는 극한 기후 모델링에 사용되는 소스 파일이 포함되어 있습니다.이 패키지는 PyTorch 머신 러닝 라이브러리를 사용해 작성되었습니다.데이터 소스[1]은 날씨 예측을 위한 일반적인 데이터 세트와 벤치마크의 포괄적인 목록을 제공합니다.이 튜토리얼에서는 인기 있는 데이터 세트 목록 중에서 수많은 대기, 육상 및 해양 기후 변수에 대한 시간별 추정치를 제공하는 ERA5 데이터 세트를 중점적으로 다룹니다.ERA5는 1959년부터 현재까지의 기후 변수 데이터로 구성되어 있습니다. ERA5 데이터 세트는 유럽연합의 지구 관측 프로그램인 코페르니쿠스가 호스팅하는 기후 데이터 스토어(CDS)에서 커뮤니티가 무료로 액세스할 수 있습니다. 사용자는 https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to 를 방문하여 데이터에 액세스하는 데 필요한 CDS API 키를 설치할 수 있습니다.2](WeatherBench 데이터 세트)의 작성자는 기후 변수의 하위 집합에 대해 CDS API에서 ERA5 데이터를 다운로드하고 여러 해상도로 사전 처리했습니다. 이 데이터는 https://dataserv.ub.tum.de/index.php/s/m1524895?path=%2F 에서 누구나 무료로 액세스할 수 있습니다.이 패키지는 사용자의 용도에 따라 ERA5와 WeatherBench에서 데이터를 다운로드할 수 있는 방법을 제공합니다.참고 문헌:[1] Ren X, Li X, Ren K, Song J, Xu Z, Deng K, Wang X. 딥러닝 기반 일기예보: 설문조사. 빅 데이터 연구. 2021 Feb 15;23:100178 (논문).[2] Rasp S, Dueben PD, Scher S, Weyn JA, Mouatadid S, Thuerey N. WeatherBench: 데이터 기반 일기 예보를 위한 벤치마크 데이터 세트. 지구 시스템 모델링의 발전 저널. 2020 Nov;12(11):e2020MS002203 (논문).