論文の概要: Forecasting Global Weather with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07575v1
- Date: Tue, 15 Feb 2022 17:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-16 17:01:24.346531
- Title: Forecasting Global Weather with Graph Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークによるグローバル天気予報
- Authors: Ryan Keisler
- Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた気象予報のためのデータ駆動型手法を提案する。
システムは現在の3D大気状態を6時間前に進めることを学び、複数のステップをチェーンして、数日後の未来に進む巧妙な予測を生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a data-driven approach for forecasting global weather using graph
neural networks. The system learns to step forward the current 3D atmospheric
state by six hours, and multiple steps are chained together to produce skillful
forecasts going out several days into the future. The underlying model is
trained on reanalysis data from ERA5 or forecast data from GFS. Test
performance on metrics such as Z500 (geopotential height) and T850
(temperature) improves upon previous data-driven approaches and is comparable
to operational, full-resolution, physical models from GFS and ECMWF, at least
when evaluated on 1-degree scales and when using reanalysis initial conditions.
We also show results from connecting this data-driven model to live,
operational forecasts from GFS.
- Abstract(参考訳): 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた気象予報手法を提案する。
システムは現在の3D大気状態を6時間前に進めることを学び、複数のステップをチェーンして、数日後の未来に進む巧妙な予測を生成する。
基礎となるモデルは、ERA5の再分析データやGFSの予測データに基づいて訓練される。
Z500 (geopotential height) や T850 (temperature) のようなメトリクスの試験性能は、従来のデータ駆動型アプローチにより改善され、少なくとも1度のスケールで評価された場合と再解析初期条件を用いて、GFSやECMWFの操作的で完全な物理モデルに匹敵する。
また、このデータ駆動モデルと、GFSによる実運用予測を結びつける結果も示す。
関連論文リスト
- Long-Term Typhoon Trajectory Prediction: A Physics-Conditioned Approach
Without Reanalysis Data [18.321586950937647]
本稿では,リアルタイム統一モデル(UM)データを活用する手法を提案する。
本モデルでは,6時間間隔で72時間前処理を行い,最新データ駆動モデルと数値天気予報モデルとを比較検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T18:28:33Z) - Data Assimilation using ERA5, ASOS, and the U-STN model for Weather
Forecasting over the UK [3.7601811445702222]
我々は、イギリスのローカルERA5 850 hPa温度データを活用し、U-STN12グローバル気象予報モデルを精査した。
ASOSネットワークから、イギリス全土の地上観測を表現したT2mデータを抽出した。
我々の知見は、グローバルな予測モデルが特定の領域に適応できる一方で、DAに大気データを組み込むことで、モデルの精度が著しく向上することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-15T11:21:25Z) - DiffDA: a Diffusion model for weather-scale Data Assimilation [20.745067811425173]
本研究では,予測状態とスパース観測を用いて大気変数を同化可能な拡散モデルとしてDiffDAを提案する。
天気予報モデルと天気予報専用拡散モデルとの類似性を認識し,事前学習したGraphCastニューラルネットワークを拡散モデルのバックボーンとして適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T14:11:12Z) - FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D
Variational Assimilation [71.21242137496031]
我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。
FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。
シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T02:07:56Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data [78.63225885697149]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T13:28:06Z) - Advancing Parsimonious Deep Learning Weather Prediction using the
HEALPix Mesh [3.1514546001123995]
階層的等角領域等緯線画像化(HEALPix)に基づく擬似深層学習天気予報モデルを提案する。
我々は, 約110kmのメッシュ上で約3hの時間分解能で, 任意長鉛時間に対して7つの大気変数を予測した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T16:25:48Z) - Maximising Weather Forecasting Accuracy through the Utilisation of Graph
Neural Networks and Dynamic GNNs [1.6651146574124562]
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく天気予報モデルを用いて気象データを解析する。
GNNはグラフ学習に基づくモデルであり、多くの機械学習アプローチにおいて強力な経験的性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-29T15:42:37Z) - GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting [107.40054095223779]
我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。
全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。
我々は,GraphCastが1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-24T18:15:39Z) - Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global
Weather Forecast [91.9372563527801]
我々は,世界天気予報を迅速かつ高精度に予測するためのディープラーニングベースのシステムであるPangu-Weatherを紹介する。
初めてAIベースの手法が、最先端の数値天気予報法(NWP)を精度で上回った。
Pangu-Weatherは、極端な天気予報や大規模なアンサンブル予測など、幅広い下流予測シナリオをサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T17:19:43Z) - Forecasting large-scale circulation regimes using deformable
convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討
今後1~15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。
より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5~6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T11:37:00Z) - A generative adversarial network approach to (ensemble) weather
prediction [91.3755431537592]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T20:53:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。