Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical Downscaling of Temperature Distributions from the Synoptic Scale to the Mesoscale Using Deep Convolutional Neural Networks

論文の概要: Statistical Downscaling of Temperature Distributions from the Synoptic Scale to the Mesoscale Using Deep Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10839v1
Date: Mon, 20 Jul 2020 06:24:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 13:31:16.644388
Title: Statistical Downscaling of Temperature Distributions from the Synoptic Scale to the Mesoscale Using Deep Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークを用いた合成スケールからメソスケールへの温度分布の統計的ダウンスケーリング
Authors: Tsuyoshi Thomas Sekiyama
Abstract要約: 有望な応用の1つは、低分解能ダイナミックモデルの出力画像を高分解能画像に変換する統計的代理モデルを開発することである。本研究では,6時間毎に合成温度場をメソスケール温度場にダウンスケールする代理モデルについて検討した。代理モデルが短時間で実施されれば、高解像度の天気予報ガイダンスや環境緊急警報を低コストで提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning, particularly convolutional neural networks for image recognition, has been recently used in meteorology. One of the promising applications is developing a statistical surrogate model that converts the output images of low-resolution dynamic models to high-resolution images. Our study exhibits a preliminary experiment that evaluates the performance of a model that downscales synoptic temperature fields to mesoscale temperature fields every 6 hours. The deep learning model was trained with operational 22-km gridded global analysis surface winds and temperatures as the input, operational 5-km gridded regional analysis surface temperatures as the desired output, and a target domain covering central Japan. The results confirm that our deep convolutional neural network (DCNN) is capable of estimating the locations of coastlines and mountain ridges in great detail, which are not retained in the inputs, and providing high-resolution surface temperature distributions. For instance, while the average root-mean-square error (RMSE) is 2.7 K between the global and regional analyses at altitudes greater than 1000 m, the RMSE is reduced to 1.0 K, and the correlation coefficient is improved from 0.6 to 0.9 by the surrogate model. Although this study evaluates a surrogate model only for surface temperature, it probably can be improved by augmenting the downscaling variables and vertical profiles. Surrogate models of DCNNs require only a small amount of computational power once their training is finished. Therefore, if the surrogate models are implemented at short time intervals, they will provide high-resolution weather forecast guidance or environment emergency alerts at low cost.
Abstract（参考訳）: 深層学習、特に画像認識のための畳み込みニューラルネットワークは、近年気象学で使用されている。有望な応用の1つは、低解像度動的モデルの出力画像を高分解能画像に変換する統計代理モデルを開発することである。本研究は,6時間毎のメソスケール温度場への合成温度場をダウンスケールするモデルの性能を評価する予備実験である。深層学習モデルでは,22kmのグリッド状大域的解析面の風と温度を入力として,5kmのグリッド状地域分析面の温度を所望の出力として,対象領域を対象とした。その結果, 深部畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は, 入力に保持されていない海岸線や山頂の位置を詳細に推定し, 高分解能表面温度分布を提供できることを確認した。例えば、平均根平均二乗誤差(RMSE)は、高度1000m以上の大域的および地域的分析の間の2.7Kであるが、RMSEは1.0Kに減少し、相関係数は代理モデルにより0.6から0.9に改善される。本研究は表面温度のみに代理モデルを評価するが, ダウンスケーリング変数と垂直プロファイルを増大させることで改善できると考えられる。 DCNNのサロゲートモデルは、トレーニングが完了すると、少量の計算能力しか必要としない。したがって、サロゲートモデルが短時間で実施されれば、高解像度の天気予報ガイダンスや環境緊急警報を低コストで提供する。

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