論文の概要: Statistical Post-processing for Gridded Temperature Forecasts Using Encoder-Decoder Based Deep Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01479v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 05:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 15:51:56.137468
• Title: Statistical Post-processing for Gridded Temperature Forecasts Using Encoder-Decoder Based Deep Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: エンコーダデコーダに基づく深畳み込みニューラルネットワークを用いたグリッド温度予測の統計的後処理
• Authors: Atsushi Kudo
• Abstract要約: 日本気象庁(JMA)は積雪量と降水量を予測するための格子状温度誘導を運用している。 NWPモデルが前線の位置を正確に予測しなかったり、観測温度が極端に寒かったり暑かったりした場合、温度の補正は困難であった。 本稿では,関東地方の表面温度を予測するために,エンコーダデコーダ型畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた。
• 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: Japan Meteorological Agency (JMA) has been operating gridded temperature guidance for predicting snow amount and precipitation type because those elements are susceptible to a temperature at the surface. The operational temperature guidance is based on the Kalman filter technique and uses temperature observation and NWP outputs only at observation sites; it has been difficult to correct a temperature field when NWP models did not predict the location of a front correctly or when the observed temperature was extremely cold or hot. In the present paper, encoder-decoder-based convolutional neural networks (CNNs) were employed to predict gridded temperatures at the surface around the Kanto district. The verification results showed that the proposed method improves operational guidance significantly and can correct NWP model biases, including a positional error of fronts and extreme temperatures.
• Abstract（参考訳）: 日本気象庁(JMA)は,表層温度の影響を受けやすいため,積雪量や降水量を予測するための格子状温度誘導を運用している。 操作温度誘導はカルマンフィルタ法に基づいており,観測地点でのみ温度観測とNWP出力を用いるが,NWPモデルが前線の位置を正確に予測しなかったり,観測温度が極端に寒かったり,高温であったりする場合には温度場を補正することは困難である。 本稿では, 関東地方の表面の格子温度を予測するために, エンコーダデコーダ型畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた。 評価の結果,提案手法は操作指針を大幅に改善し,前線の位置誤差や極温度などのNWPモデルのバイアスを補正できることがわかった。

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