Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Bias Correction for Improved Subseasonal Forecasting

論文の概要: Adaptive Bias Correction for Improved Subseasonal Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10666v1
Date: Wed, 21 Sep 2022 21:22:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 13:08:41.246113
Title: Adaptive Bias Correction for Improved Subseasonal Forecasting
Title（参考訳）: 改良型サブシーズン予測のための適応バイアス補正
Authors: Soukayna Mouatadid, Paulo Orenstein, Genevieve Flaspohler, Judah Cohen, Miruna Oprescu, Ernest Fraenkel, Lester Mackey
Abstract要約: 本稿では,最先端のサブシーズンモデルと機械学習を組み合わせた適応補正バイアス(ABC)手法を提案する。 ABCの手法は、最先端のサブシーズンモデルと機械学習を組み合わせたものである。我々は、特定の気候条件に基づいて高度な窓を特定することで改善を図っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.29412394093264
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Subseasonal forecasting $\unicode{x2013}$ predicting temperature and precipitation 2 to 6 weeks $\unicode{x2013}$ ahead is critical for effective water allocation, wildfire management, and drought and flood mitigation. Recent international research efforts have advanced the subseasonal capabilities of operational dynamical models, yet temperature and precipitation prediction skills remains poor, partly due to stubborn errors in representing atmospheric dynamics and physics inside dynamical models. To counter these errors, we introduce an adaptive bias correction (ABC) method that combines state-of-the-art dynamical forecasts with observations using machine learning. When applied to the leading subseasonal model from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), ABC improves temperature forecasting skill by 60-90% and precipitation forecasting skill by 40-69% in the contiguous U.S. We couple these performance improvements with a practical workflow, based on Cohort Shapley, for explaining ABC skill gains and identifying higher-skill windows of opportunity based on specific climate conditions.
Abstract（参考訳）: サブシーズン予測$\unicode{x2013}$ 気温と降水量の予測 2 - 6週間 $\unicode{x2013}$ 前は効果的な水の割り当て、山火事の管理、干ばつと洪水の軽減に重要である。近年の国際研究により、運用力学モデルの季節的能力が向上しているが、温度と降水予測のスキルは乏しいままである。そこで本研究では,最先端の動的予測と機械学習を用いた観測を組み合わせた適応バイアス補正(abc)手法を提案する。欧州中レージ気象予報センター(ECMWF)の先行サブシーズンモデルに適用すると、ABCは連続した米国において60～90%、降水予測技術は40～69%向上する。これらの性能改善を,コホート・シャプリー(Cohort Shapley)をベースとした実践的なワークフローと組み合わせ,ABCのスキル向上を説明するとともに,特定の気候条件に基づいて高度な機会窓を特定する。

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