論文の概要: Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global
Weather Forecast
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02556v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 17:19:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 15:52:31.289712
- Title: Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global
Weather Forecast
- Title(参考訳): Pangu-Weather: 高速で正確な地球天気予報のための3次元高分解能モデル
- Authors: Kaifeng Bi, Lingxi Xie, Hengheng Zhang, Xin Chen, Xiaotao Gu, Qi Tian
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 91.9372563527801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present Pangu-Weather, a deep learning based system for
fast and accurate global weather forecast. For this purpose, we establish a
data-driven environment by downloading $43$ years of hourly global weather data
from the 5th generation of ECMWF reanalysis (ERA5) data and train a few deep
neural networks with about $256$ million parameters in total. The spatial
resolution of forecast is $0.25^\circ\times0.25^\circ$, comparable to the ECMWF
Integrated Forecast Systems (IFS). More importantly, for the first time, an
AI-based method outperforms state-of-the-art numerical weather prediction (NWP)
methods in terms of accuracy (latitude-weighted RMSE and ACC) of all factors
(e.g., geopotential, specific humidity, wind speed, temperature, etc.) and in
all time ranges (from one hour to one week). There are two key strategies to
improve the prediction accuracy: (i) designing a 3D Earth Specific Transformer
(3DEST) architecture that formulates the height (pressure level) information
into cubic data, and (ii) applying a hierarchical temporal aggregation
algorithm to alleviate cumulative forecast errors. In deterministic forecast,
Pangu-Weather shows great advantages for short to medium-range forecast (i.e.,
forecast time ranges from one hour to one week). Pangu-Weather supports a wide
range of downstream forecast scenarios, including extreme weather forecast
(e.g., tropical cyclone tracking) and large-member ensemble forecast in
real-time. Pangu-Weather not only ends the debate on whether AI-based methods
can surpass conventional NWP methods, but also reveals novel directions for
improving deep learning weather forecast systems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,世界天気予報の迅速かつ高精度な深層学習システムであるPangu-Weatherを紹介する。
この目的のために,第5世代ECMWFリアナリシス(ERA5)データから,時給43ドルのグローバル気象データをダウンロードして,合計で256万ドル(約2億6500万円)のパラメータを持つ,いくつかのディープニューラルネットワークをトレーニングすることで,データ駆動環境を確立する。
予測の空間解像度は、ECMWF統合予測システム(IFS)に匹敵する0.25^\circ\times0.25^\circ$である。
さらに重要なことに、AIベースの手法は、すべての要因(例えば、地磁気、比湿度、風速、温度など)の正確さ(RMSEとACCの高度重み付け)と、すべての時間範囲(例えば、1時間から1週間)において、最先端の数値天気予報(NWP)手法を初めて上回る。
予測精度を改善するための2つの重要な戦略がある。
(i)高さ(圧力レベル)情報を立方体データに定式化する3次元地球固有変圧器(3dest)アーキテクチャの設計、
(ii)累積予測誤差を軽減するために階層的時間集約アルゴリズムを適用すること。
決定論的予測では、Pangu-Weatherは短距離から中距離の予測(すなわち予測時間は1時間から1週間)に大きな利点を示す。
Pangu-Weatherは、極端な天気予報(熱帯サイクロンの追跡など)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。
Pangu-Weather氏は、AIベースの手法が従来のNWP手法を超えることができるかどうかの議論を終わらせるだけでなく、ディープラーニングの天気予報システムを改善するための新しい方向性を明らかにしている。
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