論文の概要: Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional
neural networks on a cubed sphere
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11927v1
- Date: Sun, 15 Mar 2020 19:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 08:48:37.170812
- Title: Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional
neural networks on a cubed sphere
- Title（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた立方体球面上のデータ駆動地球天気予測の改善
- Authors: Jonathan A. Weyn, Dale R. Durran, Rich Caruana
- Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたデータ駆動型世界天気予報フレームワークを提案する。
このフレームワークの新しい開発には、オフラインの体積保存的マッピングから立方体球格子へのマッピングが含まれる。
我々のモデルでは、入力された大気状態の少ない変数から複雑な表面温度パターンを予測することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.918783985810551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a significantly-improved data-driven global weather forecasting
framework using a deep convolutional neural network (CNN) to forecast several
basic atmospheric variables on a global grid. New developments in this
framework include an offline volume-conservative mapping to a cubed-sphere
grid, improvements to the CNN architecture, and the minimization of the loss
function over multiple steps in a prediction sequence. The cubed-sphere
remapping minimizes the distortion on the cube faces on which convolution
operations are performed and provides natural boundary conditions for padding
in the CNN. Our improved model produces weather forecasts that are indefinitely
stable and produce realistic weather patterns at lead times of several weeks
and longer. For short- to medium-range forecasting, our model significantly
outperforms persistence, climatology, and a coarse-resolution dynamical
numerical weather prediction (NWP) model. Unsurprisingly, our forecasts are
worse than those from a high-resolution state-of-the-art operational NWP
system. Our data-driven model is able to learn to forecast complex surface
temperature patterns from few input atmospheric state variables. On annual time
scales, our model produces a realistic seasonal cycle driven solely by the
prescribed variation in top-of-atmosphere solar forcing. Although it is
currently less accurate than operational weather forecasting models, our
data-driven CNN executes much faster than those models, suggesting that machine
learning could prove to be a valuable tool for large-ensemble forecasting.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CNN(Deep Convolutional Neural Network)を用いたデータ駆動型グローバル気象予報フレームワークを提案する。
このフレームワークの新しい開発には、キュービッドスフィアグリッドへのオフラインボリューム保守マッピング、CNNアーキテクチャの改善、および予測シーケンスにおける複数のステップでの損失関数の最小化が含まれる。
立方体球再マッピングは畳み込み操作が行われる立方体面の歪みを最小限に抑え、cnnにおけるパディングの自然な境界条件を提供する。
改良されたモデルでは,無期限に安定な天気予報が生成され,数週間以上のリードタイムで現実的な気象パターンが生成される。
短距離から中距離の予測では, 持続性, 気候学, および粗分解能動的数値天気予報(NWP)モデルより有意に優れる。
当然のことながら、我々の予測は最先端の運用NWPシステムよりも悪い。
データ駆動モデルは、入力された大気状態変数から複雑な表面温度パターンを予測できる。
年次時間スケールでは,大気上層における太陽の強制力の所定の変動によってのみ,現実的な季節周期が生じる。
現在、運用上の天気予報モデルよりも精度は低いが、我々のデータ駆動CNNはこれらのモデルよりもはるかに高速に実行しており、機械学習が大規模な天気予報に有用なツールであることを示唆している。
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