Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach

Providing reliable information on climate change at local scale remains a challenge of first importance for impact studies and policymakers. Here, we propose a novel hybrid downscaling method combining the strengths of both empirical statistical downscaling methods and Regional Climate Models (RCMs). The aim of this tool is to enlarge the size of high-resolution RCM simulation ensembles at low cost. We build a statistical RCM-emulator by estimating the downscaling function included in the RCM. This framework allows us to learn the relationship between large-scale predictors and a local surface variable of interest over the RCM domain in present and future climate. Furthermore, the emulator relies on a neural network architecture, which grants computational efficiency. The RCM-emulator developed in this study is trained to produce daily maps of the near-surface temperature at the RCM resolution (12km). The emulator demonstrates an excellent ability to reproduce the complex spatial structure and daily variability simulated by the RCM and in particular the way the RCM refines locally the low-resolution climate patterns. Training in future climate appears to be a key feature of our emulator. Moreover, there is a huge computational benefit in running the emulator rather than the RCM, since training the emulator takes about 2 hours on GPU, and the prediction is nearly instantaneous. However, further work is needed to improve the way the RCM-emulator reproduces some of the temperature extremes, the intensity of climate change, and to extend the proposed methodology to different regions, GCMs, RCMs, and variables of interest

Estimation robuste du changement climatique régional: construction d'une approche hybride entre réseaux de neurones profonds et modèles de climat.

An essential challenge for the climate science community is to provide trustful information about the local impacts of global warming. Climate models are the main tool to study climate evolution according to human activities and greenhouse gas emissions scenarios. They are a numerical representation of the Earth System. Global climate models (GCM) produce worldwide simulations at too low resolution to correctly represent extreme meteorological events that strongly impact our societies. Today we use dedicated regional climate models (RCM) that transform a global low-resolution simulation into a high-resolution one over an area of interest. Nevertheless, the high resolution of those models implies a (much) higher cost that strongly limits the number of those climate simulations and, thus, the necessary exploration of the different sources of uncertainties. The present work aims to propose a strategy to recreate, at low-cost, high-resolution simulations from low-resolution ones. The RCM-emulator introduced here aims to estimate the downscaling function included in a RCM using the recent development of neural networks. This study introduces the concept of RCM-emulator and presents a framework to build, train, and evaluate it. The main result of this study is that the RCM emulator is a credible approach to take up this challenge. Indeed it shows an excellent ability to create realistic high-resolution temperatureand precipitation fields, consistent with the low-resolution simulation it downscales. We also study the applicability of the tool the various low-resolution simulations. Moreover, this work also highlights the decisive advantage of using RCM simulations to learn this relationship as it allows to explore future climates and poorly known regions. The conclusions of this study open the door to further development and various promising applications. Indeed, the RCM-Emulator makes possible the production of robust messages about the local impacts of climate change. Moreover, another significant result of this work is that the emulator performance relies strongly on the calibration set. It is then essential to design the best simulation set to have the most robust emulator implying maybe to revisit the way of choosing which simulation to make with a RCM.Un des grands défis pour la communauté scientifique du climat est de produire une information fiable concernant les impacts locaux du changement climatique global. Les modèles de climat sont les principaux outils pour étudier son évolution en fonction de scénarios liés aux activités humaines et émissions de gaz à effet de serre. Les modèles de climat globaux (GCM) produisent des simulations couvrant l’ensemble du globe à des résolutions trop faibles pour représenter correctements certains évênements météorologiques extrêmes qui impactent fortement nos sociétés. Aujourd'hui, nous utilisons des modèles de climat régionaux (RCM) pour transformer une simulation globale à basse résolution en simulation à haute résolution sur une zone géographique d’intérêt. Cependant, la haute résolution de ces modèles implique des coûts de calcul très élevés limitant le nombre de simulations réalisables et donc l’exploration nécessaire des différentes sources d’incertitudes. Le présent travail a pour objectif de proposer une stratégie pour créer à moindre coût, des simulations haute résolution à partir d'autres à basse résolution. Le RCM-emulateur, introduit ici, cherche à estimer la fonction de descente d’échelle incluse dans un RCM en utilisant notamment les récents développement concernant les réseaux de neurones. Cette étude introduit le concept de l’émulateur et présente un cadre pour le construire, l’entraîner et l’évaluer. Le résultat principal de cette étude est que l’émulateur est une approche crédible pour relever ce défi. En effet, il montre une excellente capacité à créer des champs de température et précipitation à haute résolution cohérent avec la simulation basse résolution d'origine. Nous étudions aussi son applicabité à differentes simulation basse resolution. Ce travail met aussi en évidence l'avantage décisif d'utiliser des simulations RCM pour \textit{apprendre} cette relation puisque cela permet d'explorer des climats futurs et des régions mal observées.Les résultats de cette étude ouvrent la porte à de nouveau développements mais aussi à diverses applications prometteuses. En effet, le RCM-emulateur rend possible la production de messages robustes concernant les impacts locaux du changement climatique. De plus, un autre résultat important de ce travail est l'importance du jeu de données d'apprentissage sur les performances de l’émulateur. Il est essentiel de définir le meilleur ensemble de simulation pour construire un émulateur robuste ce qui implique peut-être de revoir la manière de choisir quelle simulation faire avec un RCM

Estimation robuste du changement climatique régional: construction d'une approche hybride entre réseaux de neurones profonds et modèles de climat.

An essential challenge for the climate science community is to provide trustful information about the local impacts of global warming. Climate models are the main tool to study climate evolution according to human activities and greenhouse gas emissions scenarios. They are a numerical representation of the Earth System. Global climate models (GCM) produce worldwide simulations at too low resolution to correctly represent extreme meteorological events that strongly impact our societies. Today we use dedicated regional climate models (RCM) that transform a global low-resolution simulation into a high-resolution one over an area of interest. Nevertheless, the high resolution of those models implies a (much) higher cost that strongly limits the number of those climate simulations and, thus, the necessary exploration of the different sources of uncertainties. The present work aims to propose a strategy to recreate, at low-cost, high-resolution simulations from low-resolution ones. The RCM-emulator introduced here aims to estimate the downscaling function included in a RCM using the recent development of neural networks. This study introduces the concept of RCM-emulator and presents a framework to build, train, and evaluate it. The main result of this study is that the RCM emulator is a credible approach to take up this challenge. Indeed it shows an excellent ability to create realistic high-resolution temperatureand precipitation fields, consistent with the low-resolution simulation it downscales. We also study the applicability of the tool the various low-resolution simulations. Moreover, this work also highlights the decisive advantage of using RCM simulations to learn this relationship as it allows to explore future climates and poorly known regions. The conclusions of this study open the door to further development and various promising applications. Indeed, the RCM-Emulator makes possible the production of robust messages about the local impacts of climate change. Moreover, another significant result of this work is that the emulator performance relies strongly on the calibration set. It is then essential to design the best simulation set to have the most robust emulator implying maybe to revisit the way of choosing which simulation to make with a RCM.Un des grands défis pour la communauté scientifique du climat est de produire une information fiable concernant les impacts locaux du changement climatique global. Les modèles de climat sont les principaux outils pour étudier son évolution en fonction de scénarios liés aux activités humaines et émissions de gaz à effet de serre. Les modèles de climat globaux (GCM) produisent des simulations couvrant l’ensemble du globe à des résolutions trop faibles pour représenter correctements certains évênements météorologiques extrêmes qui impactent fortement nos sociétés. Aujourd'hui, nous utilisons des modèles de climat régionaux (RCM) pour transformer une simulation globale à basse résolution en simulation à haute résolution sur une zone géographique d’intérêt. Cependant, la haute résolution de ces modèles implique des coûts de calcul très élevés limitant le nombre de simulations réalisables et donc l’exploration nécessaire des différentes sources d’incertitudes. Le présent travail a pour objectif de proposer une stratégie pour créer à moindre coût, des simulations haute résolution à partir d'autres à basse résolution. Le RCM-emulateur, introduit ici, cherche à estimer la fonction de descente d’échelle incluse dans un RCM en utilisant notamment les récents développement concernant les réseaux de neurones. Cette étude introduit le concept de l’émulateur et présente un cadre pour le construire, l’entraîner et l’évaluer. Le résultat principal de cette étude est que l’émulateur est une approche crédible pour relever ce défi. En effet, il montre une excellente capacité à créer des champs de température et précipitation à haute résolution cohérent avec la simulation basse résolution d'origine. Nous étudions aussi son applicabité à differentes simulation basse resolution. Ce travail met aussi en évidence l'avantage décisif d'utiliser des simulations RCM pour \textit{apprendre} cette relation puisque cela permet d'explorer des climats futurs et des régions mal observées.Les résultats de cette étude ouvrent la porte à de nouveau développements mais aussi à diverses applications prometteuses. En effet, le RCM-emulateur rend possible la production de messages robustes concernant les impacts locaux du changement climatique. De plus, un autre résultat important de ce travail est l'importance du jeu de données d'apprentissage sur les performances de l’émulateur. Il est essentiel de définir le meilleur ensemble de simulation pour construire un émulateur robuste ce qui implique peut-être de revoir la manière de choisir quelle simulation faire avec un RCM

Estimation robuste du changement climatique régional: construction d'une approche hybride entre réseaux de neurones profonds et modèles de climat.

An essential challenge for the climate science community is to provide trustful information about the local impacts of global warming. Climate models are the main tool to study climate evolution according to human activities and greenhouse gas emissions scenarios. They are a numerical representation of the Earth System. Global climate models (GCM) produce worldwide simulations at too low resolution to correctly represent extreme meteorological events that strongly impact our societies. Today we use dedicated regional climate models (RCM) that transform a global low-resolution simulation into a high-resolution one over an area of interest. Nevertheless, the high resolution of those models implies a (much) higher cost that strongly limits the number of those climate simulations and, thus, the necessary exploration of the different sources of uncertainties. The present work aims to propose a strategy to recreate, at low-cost, high-resolution simulations from low-resolution ones. The RCM-emulator introduced here aims to estimate the downscaling function included in a RCM using the recent development of neural networks. This study introduces the concept of RCM-emulator and presents a framework to build, train, and evaluate it. The main result of this study is that the RCM emulator is a credible approach to take up this challenge. Indeed it shows an excellent ability to create realistic high-resolution temperatureand precipitation fields, consistent with the low-resolution simulation it downscales. We also study the applicability of the tool the various low-resolution simulations. Moreover, this work also highlights the decisive advantage of using RCM simulations to learn this relationship as it allows to explore future climates and poorly known regions. The conclusions of this study open the door to further development and various promising applications. Indeed, the RCM-Emulator makes possible the production of robust messages about the local impacts of climate change. Moreover, another significant result of this work is that the emulator performance relies strongly on the calibration set. It is then essential to design the best simulation set to have the most robust emulator implying maybe to revisit the way of choosing which simulation to make with a RCM.Un des grands défis pour la communauté scientifique du climat est de produire une information fiable concernant les impacts locaux du changement climatique global. Les modèles de climat sont les principaux outils pour étudier son évolution en fonction de scénarios liés aux activités humaines et émissions de gaz à effet de serre. Les modèles de climat globaux (GCM) produisent des simulations couvrant l’ensemble du globe à des résolutions trop faibles pour représenter correctements certains évênements météorologiques extrêmes qui impactent fortement nos sociétés. Aujourd'hui, nous utilisons des modèles de climat régionaux (RCM) pour transformer une simulation globale à basse résolution en simulation à haute résolution sur une zone géographique d’intérêt. Cependant, la haute résolution de ces modèles implique des coûts de calcul très élevés limitant le nombre de simulations réalisables et donc l’exploration nécessaire des différentes sources d’incertitudes. Le présent travail a pour objectif de proposer une stratégie pour créer à moindre coût, des simulations haute résolution à partir d'autres à basse résolution. Le RCM-emulateur, introduit ici, cherche à estimer la fonction de descente d’échelle incluse dans un RCM en utilisant notamment les récents développement concernant les réseaux de neurones. Cette étude introduit le concept de l’émulateur et présente un cadre pour le construire, l’entraîner et l’évaluer. Le résultat principal de cette étude est que l’émulateur est une approche crédible pour relever ce défi. En effet, il montre une excellente capacité à créer des champs de température et précipitation à haute résolution cohérent avec la simulation basse résolution d'origine. Nous étudions aussi son applicabité à differentes simulation basse resolution. Ce travail met aussi en évidence l'avantage décisif d'utiliser des simulations RCM pour \textit{apprendre} cette relation puisque cela permet d'explorer des climats futurs et des régions mal observées.Les résultats de cette étude ouvrent la porte à de nouveau développements mais aussi à diverses applications prometteuses. En effet, le RCM-emulateur rend possible la production de messages robustes concernant les impacts locaux du changement climatique. De plus, un autre résultat important de ce travail est l'importance du jeu de données d'apprentissage sur les performances de l’émulateur. Il est essentiel de définir le meilleur ensemble de simulation pour construire un émulateur robuste ce qui implique peut-être de revoir la manière de choisir quelle simulation faire avec un RCM

Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach

International audienceProviding reliable information on climate change at local scale remains a challenge of first importance for impact studies and policymakers. Here, we propose a novel hybrid downscaling method combining the strengths of both empirical statistical downscaling methods and Regional Climate Models (RCMs). In the longer term, the final aim of this tool is to enlarge the high-resolution RCM simulation ensembles at low cost to explore better the various sources of projection uncertainty at local scale. Using a neural network, we build a statistical RCM-emulator by estimating the downscaling function included in the RCM. This framework allows us to learn the relationship between large-scale predictors and a local surface variable of interest over the RCM domain in present and future climate. The RCM-emulator developed in this study is trained to produce daily maps of the near-surface temperature at the RCM resolution (12 km). The emulator demonstrates an excellent ability to reproduce the complex spatial structure and daily variability simulated by the RCM, particularly how the RCM refines the low-resolution climate patterns. Training in future climate appears to be a key feature of our emulator. Moreover, there is a substantial computational benefit of running the emulator rather than the RCM, since training the emulator takes about 2 h on GPU, and the prediction takes less than a minute. However, further work is needed to improve the reproduction of some temperature extremes, the climate change intensity and extend the proposed methodology to different regions, GCMs, RCMs, and variables of interest

Long-Term Effectiveness, Safety and Tolerability of Fingolimod in Patients with Multiple Sclerosis in Real-World Treatment Settings in France: The VIRGILE Study

Online ahead of printInternational audienceIntroduction: It is important to confirm the effectiveness and tolerability of disease-modifying treatments for relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) in real-world treatment settings. This prospective observational cohort study (VIRGILE) was performed at the request of the French health authorities. The primary objective was to evaluate the effectiveness of fingolimod 0.5 mg in reducing the annualised relapse rate (ARR) in patients with RRMS.Methods: Participating neurologists enrolled all adult patients with RRMS starting fingolimod treatment between 2014 and 2016, who were followed for 3 years. Follow-up consultations took place at the investigator's discretion. The primary outcome measure was the change in ARR at month 24 after fingolimod initiation. Relapses and adverse events were documented at each consultation; disability assessment (EDSS) and magnetic resonance imagery were performed at the investigator's discretion.Results: Of 1055 eligible patients, 633 patients were assessable at month 36; 405 (64.0%) were treated continuously with fingolimod for 3 years. The ARR decreased from 0.92 ± 0.92 at inclusion to 0.31 ± 0.51 at month 24, a significant reduction of 0.58 [95% CI - 0.51 to - 0.65] relapses/year (p < 0.001). Since starting fingolimod, 461 patients (60.9%) remained relapse-free at month 24 and 366 patients (55.5%) at month 36. In multivariate analysis, no previous disease-modifying treatment, number of relapses in the previous year and lower EDSS score at inclusion were associated with a greater on-treatment reduction in ARR. The mean EDSS score remained stable over the course of the study. Sixty-one out of 289 (21.1%) patients presented new radiological signs of disease activity. Treatment-related serious adverse events were lymphopenia (N = 21), bradycardia (N = 19), elevated transaminases (N = 9) and macular oedema (N = 9).Conclusions: The effectiveness and tolerability of fingolimod in everyday clinical practice are consistent with findings of previous phase III studies. Our study highlights the utility of fingolimod for the long-term management of patients with multiple sclerosis