論文の概要: A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07718v1
• Date: Sat, 13 Jun 2020 20:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 21:00:30.043301
• Title: A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction
• Title（参考訳）: 天気予報(アンサンブル)に対する生成的敵ネットワークアプローチ
• Authors: Alexander Bihlo
• Abstract要約: 本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We use a conditional deep convolutional generative adversarial network to predict the geopotential height of the 500 hPa pressure level, the two-meter temperature and the total precipitation for the next 24 hours over Europe. The proposed models are trained on 4 years of ERA5 reanalysis data from 2015-2018 with the goal to predict the associated meteorological fields in 2019. The forecasts show a good qualitative and quantitative agreement with the true reanalysis data for the geopotential height and two-meter temperature, while failing for total precipitation, thus indicating that weather forecasts based on data alone may be possible for specific meteorological parameters. We further use Monte-Carlo dropout to develop an ensemble weather prediction system based purely on deep learning strategies, which is computationally cheap and further improves the skill of the forecasting model, by allowing to quantify the uncertainty in the current weather forecast as learned by the model.
• Abstract（参考訳）: 我々は,条件付き深層畳み込み生成型逆向ネットワークを用いて,500 hpaの圧力レベル,2メートルの温度,および今後24時間ヨーロッパ全体での降水量の地球電位の高さを予測した。 提案されたモデルは、2015年から2018年までの4年間のera5再解析データに基づいてトレーニングされ、2019年に関連する気象分野を予測することを目的としている。 これらの予測は,全降水に失敗しながら,地球高と2メートル温度の真の再解析データと良好な定性的かつ定量的な一致を示し,特定の気象パラメータに対してデータのみに基づく天気予報が可能であることを示唆している。 さらに,モンテカルロの降雨量を用いて,深層学習戦略に基づくアンサンブル天気予報システムの開発を行う。これは計算コストが低く,予測モデルのスキルが向上し,モデルが学習した現在の天気予報の不確実性を定量化することができる。

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