論文の概要: Benchmark Dataset for Precipitation Forecasting by Post-Processing the
Numerical Weather Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15241v1
- Date: Thu, 30 Jun 2022 12:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-01 23:27:06.327050
- Title: Benchmark Dataset for Precipitation Forecasting by Post-Processing the
Numerical Weather Prediction
- Title（参考訳）: 数値気象予測後の降水予測のためのベンチマークデータセット
- Authors: Taehyeon Kim, Namgyu Ho, Donggyu Kim, Se-Young Yun
- Abstract要約: スタンドアロンNWPとDLのギャップを埋めるためのハイブリッドNWP-DLワークフローを提案する。
このワークフローでは、NWP出力を深いモデルに入力し、データを後処理して洗練された降水予測を生成する。
我々は,NWP予測とAWS観測による朝鮮半島の新たなデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.52104902059751
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Precipitation forecasting is an important scientific challenge that has
wide-reaching impacts on society. Historically, this challenge has been tackled
using numerical weather prediction (NWP) models, grounded on physics-based
simulations. Recently, many works have proposed an alternative approach, using
end-to-end deep learning (DL) models to replace physics-based NWP. While these
DL methods show improved performance and computational efficiency, they exhibit
limitations in long-term forecasting and lack the explainability of NWP models.
In this work, we present a hybrid NWP-DL workflow to fill the gap between
standalone NWP and DL approaches. Under this workflow, the NWP output is fed
into a deep model, which post-processes the data to yield a refined
precipitation forecast. The deep model is trained with supervision, using
Automatic Weather Station (AWS) observations as ground-truth labels. This can
achieve the best of both worlds, and can even benefit from future improvements
in NWP technology. To facilitate study in this direction, we present a novel
dataset focused on the Korean Peninsula, termed KoMet (Korea Meteorological
Dataset), comprised of NWP predictions and AWS observations. For NWP, we use
the Global Data Assimilation and Prediction Systems-Korea Integrated Model
(GDAPS-KIM).
- Abstract（参考訳）: 降水予測は社会に大きな影響を与える重要な科学的課題である。
歴史的に、この課題は物理学に基づくシミュレーションに基づいて数値気象予測(NWP)モデルを用いて解決されてきた。
近年、多くの研究が物理ベースのnwpを置き換えるためにエンド・ツー・エンドのディープラーニング(dl)モデルを用いた別のアプローチを提案している。
これらのDL手法は性能と計算効率の向上を示すが、長期予測には限界があり、NWPモデルの説明可能性に欠ける。
本研究では,スタンドアロンNWPとDLのギャップを埋めるためのハイブリッドNWP-DLワークフローを提案する。
このワークフローでは、NWP出力を深いモデルに入力し、データを後処理して洗練された降水予測を生成する。
深層モデルは、自動気象観測所(aws)の観測を地上ラベルとして、監視の下で訓練される。
これは両方の世界のベストを達成でき、将来のNWP技術の改善の恩恵を受けることができる。
この方向での研究を容易にするために,NWP予測とAWS観測からなるKoMet(Korea Meteorological Dataset)と呼ばれる朝鮮半島に焦点を当てた新しいデータセットを提案する。
NWPではGDAPS-KIM(Global Data Assimilation and Prediction Systems-Korea Integrated Model)を用いる。
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