論文の概要: Physics-constrained deep learning postprocessing of temperature and humidity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04487v2
• Date: Fri, 19 May 2023 09:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 04:47:16.657418
• Title: Physics-constrained deep learning postprocessing of temperature and humidity
• Title（参考訳）: 物理制約による温度・湿度の深層学習後処理
• Authors: Francesco Zanetta, Daniele Nerini, Tom Beucler and Mark A. Liniger
• Abstract要約: 深層学習に基づく後処理モデルにおける物理的整合性を実現することを提案する。 熱力学状態方程式を強制するためにニューラルネットワークを制約することは、物理的に一貫性のある予測をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasting centers currently rely on statistical postprocessing methods to minimize forecast error. This improves skill but can lead to predictions that violate physical principles or disregard dependencies between variables, which can be problematic for downstream applications and for the trustworthiness of postprocessing models, especially when they are based on new machine learning approaches. Building on recent advances in physics-informed machine learning, we propose to achieve physical consistency in deep learning-based postprocessing models by integrating meteorological expertise in the form of analytic equations. Applied to the post-processing of surface weather in Switzerland, we find that constraining a neural network to enforce thermodynamic state equations yields physically-consistent predictions of temperature and humidity without compromising performance. Our approach is especially advantageous when data is scarce, and our findings suggest that incorporating domain expertise into postprocessing models allows to optimize weather forecast information while satisfying application-specific requirements.
• Abstract（参考訳）: 気象予報センターは現在、予報誤差を最小限に抑えるために統計的後処理方法に依存している。 これにより、スキルは向上するが、物理的な原則に違反したり、変数間の依存関係を無視する予測につながる可能性がある。 物理インフォームド機械学習の最近の進歩に基づき,気象学の専門知識を解析方程式の形で統合し,深層学習に基づく後処理モデルにおける物理的整合性を実現することを提案する。 スイスの表層気象のプロセス後処理に適用すると、ニューラルネットワークが熱力学状態方程式を強制することは、性能を損なうことなく、温度と湿度の物理的に一貫性のある予測をもたらすことが分かる。 その結果、後処理モデルにドメインの専門知識を組み込むことで、アプリケーション固有の要件を満たしながら天気予報情報を最適化できることが示唆された。

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