論文の概要: Generative Modeling of High-resolution Global Precipitation Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12504v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 17:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:11:26.955984
• Title: Generative Modeling of High-resolution Global Precipitation Forecasts
• Title（参考訳）: 高分解能グローバル降雨予測の生成モデル
• Authors: James Duncan, Shashank Subramanian, Peter Harrington
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)を用いた最先端の深層学習降水モデル(FourCastNet)のアーキテクチャとトレーニングプロセスの改善について述べる。 我々の改良は, 降水量の極端にパーセンタイルを捕捉する上で, 1～2日間のリードタイムでの予測能力において, 最先端のNWPモデルに匹敵する優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting global precipitation patterns and, in particular, extreme precipitation events is of critical importance to preparing for and adapting to climate change. Making accurate high-resolution precipitation forecasts using traditional physical models remains a major challenge in operational weather forecasting as they incur substantial computational costs and struggle to achieve sufficient forecast skill. Recently, deep-learning-based models have shown great promise in closing the gap with numerical weather prediction (NWP) models in terms of precipitation forecast skill, opening up exciting new avenues for precipitation modeling. However, it is challenging for these deep learning models to fully resolve the fine-scale structures of precipitation phenomena and adequately characterize the extremes of the long-tailed precipitation distribution. In this work, we present several improvements to the architecture and training process of a current state-of-the art deep learning precipitation model (FourCastNet) using a novel generative adversarial network (GAN) to better capture fine scales and extremes. Our improvements achieve superior performance in capturing the extreme percentiles of global precipitation, while comparable to state-of-the-art NWP models in terms of forecast skill at 1--2 day lead times. Together, these improvements set a new state-of-the-art in global precipitation forecasting.
• Abstract（参考訳）: 世界的な降雨パターンの予測、特に極端な降雨イベントは、気候変動に備え、適応するために非常に重要である。 従来の物理モデルを用いて正確な高精度の降水予測を行うことは、十分な計算コストと十分な予測スキルを達成するのに苦労するため、運用上の天気予報において大きな課題である。 近年,深層学習に基づくモデルでは,降水予測スキルの観点から数値天気予報(NWP)モデルとのギャップを埋めることが期待されている。 しかし,これらの深層学習モデルでは降水現象の微細構造を完全に解明し,長期降水分布の極端を適切に特徴づけることは困難である。 本稿では,最先端の深層学習降雨モデル(fourcastnet)のアーキテクチャとトレーニングプロセスについて,新しいgan(generative adversarial network)を用いて,細かなスケールと極端さをよりよく把握する方法について述べる。 我々の改良は, 降水量の極端にパーセンタイルを捕捉する上で, 1～2日間のリードタイムでの予測能力において, 最先端のNWPモデルに匹敵する優れた性能を実現している。 これらの改善により、世界的な降水量予測の新たな最先端が確立された。

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