Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting formation of a Tropical Cyclone Using Reanalysis Data

論文の概要: Forecasting formation of a Tropical Cyclone Using Reanalysis Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06149v1
Date: Sat, 10 Dec 2022 13:20:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 13:27:25.873681
Title: Forecasting formation of a Tropical Cyclone Using Reanalysis Data
Title（参考訳）: 再解析データを用いた熱帯サイクロンの予測
Authors: Sandeep Kumar, Koushik Biswas, Ashish Kumar Pandey
Abstract要約: 最大60時間,高精度で熱帯性サイクロンの形成を予測できる深層学習モデルが提案されている。 60時間リードタイムでは、6つの海盆で86.9%から92.9%の範囲で精度を達成している。このモデルは、海盆によって約5～15分かかり、使用するデータの量は数秒で予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.564430502665177
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The tropical cyclone formation process is one of the most complex natural phenomena which is governed by various atmospheric, oceanographic, and geographic factors that varies with time and space. Despite several years of research, accurately predicting tropical cyclone formation remains a challenging task. While the existing numerical models have inherent limitations, the machine learning models fail to capture the spatial and temporal dimensions of the causal factors behind TC formation. In this study, a deep learning model has been proposed that can forecast the formation of a tropical cyclone with a lead time of up to 60 hours with high accuracy. The model uses the high-resolution reanalysis data ERA5 (ECMWF reanalysis 5th generation), and best track data IBTrACS (International Best Track Archive for Climate Stewardship) to forecast tropical cyclone formation in six ocean basins of the world. For 60 hours lead time the models achieve an accuracy in the range of 86.9% - 92.9% across the six ocean basins. The model takes about 5-15 minutes of training time depending on the ocean basin, and the amount of data used and can predict within seconds, thereby making it suitable for real-life usage.
Abstract（参考訳）: 熱帯サイクロン形成過程は、時間と空間によって異なる様々な大気、海洋、地理的要因によって制御される最も複雑な自然現象の1つである。数年の研究にもかかわらず、熱帯サイクロンの形成を正確に予測することは難しい課題である。既存の数値モデルには固有の制限があるが、機械学習モデルはtc形成の背後にある因果要因の空間的および時間的次元を捉えることができない。本研究では,60時間までのリードタイムを有する熱帯サイクロンの形成を高精度に予測する深層学習モデルを提案する。このモデルは、高分解能リアナリシスデータERA5(ECMWFリアナリシス第5世代)と最良トラックデータIBTrACS(International Best Track Archive for Climate Stewardship)を用いて、世界の6つの海盆における熱帯サイクロンの形成を予測する。 60時間リードタイムの間、モデルは6つの海盆の86.9%から92.9%の範囲で精度を達成している。モデルは、海盆に応じて約5～15分間のトレーニング時間と、使用されるデータ量と数秒以内に予測できるため、実際の使用に適している。

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