論文の概要: Weather2K: A Multivariate Spatio-Temporal Benchmark Dataset for Meteorological Forecasting Based on Real-Time Observation Data from Ground Weather Stations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10493v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 07:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:55:36.065305
• Title: Weather2K: A Multivariate Spatio-Temporal Benchmark Dataset for Meteorological Forecasting Based on Real-Time Observation Data from Ground Weather Stations
• Title（参考訳）: Weather2K:地上気象観測データに基づく気象予報のための多変量時差ベンチマークデータセット
• Authors: Xun Zhu and Yutong Xiong and Ming Wu and Gaozhen Nie and Bin Zhang and Ziheng Yang
• Abstract要約: 本稿では,新しいベンチマークデータセットであるWeather2Kを提案する。 リアルタイム、信頼性、多様性の観点から、既存の天気予報データセットの欠陥を補うことを目的としている。 データは、600万平方キロメートルの面積をカバーする2,130の地上気象観測所から収集された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.061222268562249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weather forecasting is one of the cornerstones of meteorological work. In this paper, we present a new benchmark dataset named Weather2K, which aims to make up for the deficiencies of existing weather forecasting datasets in terms of real-time, reliability, and diversity, as well as the key bottleneck of data quality. To be specific, our Weather2K is featured from the following aspects: 1) Reliable and real-time data. The data is hourly collected from 2,130 ground weather stations covering an area of 6 million square kilometers. 2) Multivariate meteorological variables. 20 meteorological factors and 3 constants for position information are provided with a length of 40,896 time steps. 3) Applicable to diverse tasks. We conduct a set of baseline tests on time series forecasting and spatio-temporal forecasting. To the best of our knowledge, our Weather2K is the first attempt to tackle weather forecasting task by taking full advantage of the strengths of observation data from ground weather stations. Based on Weather2K, we further propose Meteorological Factors based Multi-Graph Convolution Network (MFMGCN), which can effectively construct the intrinsic correlation among geographic locations based on meteorological factors. Sufficient experiments show that MFMGCN improves both the forecasting performance and temporal robustness. We hope our Weather2K can significantly motivate researchers to develop efficient and accurate algorithms to advance the task of weather forecasting. The dataset can be available at https://github.com/bycnfz/weather2k/.
• Abstract（参考訳）: 気象予報は気象研究の基盤の一つである。 本稿では,データ品質の重要なボトルネックであるリアルタイム,信頼性,多様性の観点から,既存の気象予報データセットの欠陥を補うことを目的とした,weather2kという新しいベンチマークデータセットを提案する。 具体的に言うと、Weather2Kは以下の点から特徴付けられる。 1)信頼性とリアルタイム性。 データは、600万平方キロメートルの面積をカバーする2,130の地上気象観測所から収集される。 2)多変量気象変数。 20の気象因子と3つの位置情報定数が40,896の時間ステップで提供される。 3)多様なタスクに適用可能。 時系列予測と時空間予測に関する一連のベースラインテストを実施した。 我々の知る限りでは、我々のWeather2Kは、地上の気象観測所からの観測データの強度をフル活用して天気予報タスクに取り組む最初の試みである。 weather2kに基づき,気象要因に基づく地理的位置間の固有相関を効果的に構築できるマルチグラフ畳み込みネットワーク(mfmgcn)を提案する。 MFMGCNは予測性能と時間的堅牢性の両方を改善した。 われわれのWeather2Kは、研究者が天気予報のタスクを進めるための効率的で正確なアルゴリズムを開発するための大きな動機になることを期待している。 データセットはhttps://github.com/bycnfz/weather2k/で入手できる。

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