[論文レビュー] Multifidelity Computer Model Emulation with High-Dimensional Output: An Application to Storm Surge

Pulong Ma, Georgios Karagiannis+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2019

Tropical and Extratropical Cyclones Research被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、多忠度コンピュータモデルを用いて、大規模な空間領域における高精度な高潮予測を効率的に行うため、並列部分自己回帰的共クリギング（PP cokriging）エミュレータを提案する。低精度および高精度のADCIRCシミュレーションを活用することで、高精度モデルの性能に匹敵する正確で計算コストが低い予測が達成され、沿岸洪水リスク評価におけるスケーラブルな不確実性評価を可能にする。

ABSTRACT

Hurricane-driven storm surge is one of the most deadly and costly natural disasters, making precise quantification of the surge hazard of great importance. Surge hazard quantification is often performed through physics-based computer models of storm surges. Such computer models can be implemented with a wide range of fidelity levels, with computational burdens varying by several orders of magnitude due to the nature of the system. The threat posed by surge makes greater fidelity highly desirable, however such models and their high-volume output tend to come at great computational cost, which can make detailed study of coastal flood hazards prohibitive. These needs make the development of an emulator combining high-dimensional output from multiple complex computer models with different fidelity levels important. We propose a parallel partial autoregressive cokriging model to predict highly-accurate storm surges in a computationally efficient way over a large spatial domain. This emulator has the capability of predicting storm surges as accurately as a high-fidelity computer model given any storm characteristics over a large spatial domain.

研究の動機と目的

• 沿岸洪水リスク評価における高精度な高潮シミュレーションの高い計算コストに対処すること。
• 異なる忠度レベルを有する多忠度コンピュータモデルを用いて、高次元の高潮出力を正確に予測するエミュレータを開発すること。
• 大規模な空間領域（例：スワット・フロリダ）における効率的な不確実性評価および確率論的ハザード分析を可能にすること。
• 高精度なシミュレーションに代わる高速で正確な代替モデルを用いて、運用予報、リスク評価、インfra構造計画を支援すること。
• 非定常な空間的および入力依存性を有する複雑な高次元環境系に向けたコンピュータモデルエミュレーションの適用範囲を拡張すること。

提案手法

• PP共クリギングモデルは、並列的かつ部分自己回帰的構造を用い、空間的位置間での出力を同時にモデル化することで、計算スケーラビリティを向上させる。
• 空間的位置間の条件付き独立性を仮定することで、分離可能な共分散構造を実現し、計算を簡素化しつつ非定常な空間パターンを捉える。
• 低精度および高精度のADCIRCシミュレーションを統合し、高精度モデルを主な出力とし、低精度モデルを予測子として用いる。
• 低精度と高精度出力の乖離をモデル化するための共クリギングフレームワークを採用し、高価な実行回数を減らしつつも高精度なエミュレーションを可能にする。
• 入力空間および出力空間における非定常性に対処できるように設計されており、木構造ガウス過程やサブリージョン別相関パラメータへの拡張が可能である。
• 限定的な数のモデル実行を用いてエミュレータを訓練するが、精度向上のための逐次的設計や大規模近似手法への応用も検討可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多忠度エミュレータは、高精度モデルの計算コストの数分のの一程度で、大規模な空間領域における高次元の高潮出力を正確に予測できるか？
• RQ2 従来のクリギングや単一忠度エミュレーションと比較して、PP共クリギングモデルは予測精度と計算効率をどのように向上させるか？
• RQ3 エミュレータは、不均一な地形や暴風特性によって駆動される複雑な高潮ダイナミクスを、非定常な空間パターンをどれだけ正確に捉えることができるか？
• RQ4 異なる相関構造を持つサブリージョン間での同時モデル化をサポートするために、エミュレータはどのように拡張可能か？
• RQ5 多忠度エミュレーションにおいて、従来のネストド設計ではなく非ネストド設計を用いることで、予測性能にどの程度の向上が得られるか？

主な発見

• PP共クリギングエミュレータは、高精度ADCIRCシミュレーションと同等の予測精度を達成しながら、計算コストを数個のオーダーも削減する。
• 部分自己回帰的構造のおかげで、限られたトレーニング実行回数でも、非定常な空間パターンを効果的に捉えることができる。
• エミュレータは、スワット・フロリダのような大規模な沿岸域において、高速な確率論的ハザードアセスメントを可能にし、意思決定支援に貢献する。
• 計算スケーラビリティに優れ、異なる相関パラメータを持つサブリージョンへの拡張も可能であり、地域洪水研究における柔軟性を高める。
• わずか数回の高精度シミュレーションでも、異なる暴風特性下での高潮予測において優れた性能を示す。
• 非ネストド設計や木構造ガウス過程といった今後の拡張は、さらなる精度向上と適応性向上の可能性を示している。