論文の概要: Learning and Dynamical Models for Sub-seasonal Climate Forecasting: Comparison and Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05196v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 06:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 05:10:00.130364
• Title: Learning and Dynamical Models for Sub-seasonal Climate Forecasting: Comparison and Collaboration
• Title（参考訳）: サブシーズン気候予測のための学習モデルと動的モデル:比較と協調
• Authors: Sijie He, Xinyan Li, Laurie Trenary, Benjamin A Cash, Timothy DelSole, Arindam Banerjee
• Abstract要約: サブシーズン気候予報(サブシーズン気候予報、Sub-seasonal climate forecasting、SSF)は、2週間から2ヶ月の時間地平線における気温や降水などの重要な気候変数の予測である。 近年の研究では、機械学習モデル(ML)がSSFを前進させる可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.52175766498954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sub-seasonal climate forecasting (SSF) is the prediction of key climate variables such as temperature and precipitation on the 2-week to 2-month time horizon. Skillful SSF would have substantial societal value in areas such as agricultural productivity, hydrology and water resource management, and emergency planning for extreme events such as droughts and wildfires. Despite its societal importance, SSF has stayed a challenging problem compared to both short-term weather forecasting and long-term seasonal forecasting. Recent studies have shown the potential of machine learning (ML) models to advance SSF. In this paper, for the first time, we perform a fine-grained comparison of a suite of modern ML models with start-of-the-art physics-based dynamical models from the Subseasonal Experiment (SubX) project for SSF in the western contiguous United States. Additionally, we explore mechanisms to enhance the ML models by using forecasts from dynamical models. Empirical results illustrate that, on average, ML models outperform dynamical models while the ML models tend to be conservatives in their forecasts compared to the SubX models. Further, we illustrate that ML models make forecasting errors under extreme weather conditions, e.g., cold waves due to the polar vortex, highlighting the need for separate models for extreme events. Finally, we show that suitably incorporating dynamical model forecasts as inputs to ML models can substantially improve the forecasting performance of the ML models. The SSF dataset constructed for the work, dynamical model predictions, and code for the ML models are released along with the paper for the benefit of the broader machine learning community.
• Abstract（参考訳）: 亜季節気候予報 (sub-seasonal climate forecasting, ssf) は、2週間から2ヶ月の地平線における気温や降水量などの重要な気候変数の予測である。 熟練したSSFは農業生産性、水文学、水資源管理などの分野においてかなりの社会的価値を持ち、干ばつや山火事のような極端な出来事の緊急計画を立てることになる。 社会的な重要性にもかかわらず、ssfは短期の気象予報と長期の季節予報に比して困難な問題のままである。 近年の研究では、機械学習モデル(ML)がSSFを前進させる可能性を示している。 本稿では,米国西部のssfにおけるサブシーズン実験(subseasonal experiment,subx)プロジェクトにおいて,最新のmlモデル群と物理系力学モデル群との詳細な比較を行った。 さらに、動的モデルからの予測を用いて、MLモデルを強化するメカニズムについて検討する。 実験の結果、平均的にmlモデルは動的モデルよりも優れており、mlモデルは予測においてsubxモデルよりも保守的である傾向が示されている。 さらに,極性渦による寒波などの極端な気象条件下でMLモデルが予測誤差を発生させ,極性事象に対する別のモデルの必要性を浮き彫りにしている。 最後に,MLモデルの入力として動的モデル予測を適切に組み込むことにより,MLモデルの予測性能を大幅に向上させることができることを示す。 作業、動的モデル予測、MLモデルのコードのために構築されたSSFデータセットと、より広範な機械学習コミュニティの利益のための論文がリリースされている。

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