論文の概要: A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08736v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 22:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:53:43.574007
• Title: A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data
• Title（参考訳）: シミュレーションデータの後処理による雷雨予報への機械学習アプローチ
• Authors: Kianusch Vahid Yousefnia, Tobias B\"olle, Isabella Z\"obisch, Thomas Gerz
• Abstract要約: 雷雨は社会や経済に大きな危険をもたらし、信頼できる雷雨予報が求められている。 数値天気予報データから雷雨の発生を識別するためのフィードフォワードニューラルネットワークモデルであるSALAMAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thunderstorms pose a major hazard to society and economy, which calls for reliable thunderstorm forecasts. In this work, we introduce SALAMA, a feedforward neural network model for identifying thunderstorm occurrence in numerical weather prediction (NWP) data. The model is trained on convection-resolving ensemble forecasts over Central Europe and lightning observations. Given only a set of pixel-wise input parameters that are extracted from NWP data and related to thunderstorm development, SALAMA infers the probability of thunderstorm occurrence in a reliably calibrated manner. For lead times up to eleven hours, we find a forecast skill superior to classification based only on NWP reflectivity. Varying the spatiotemporal criteria by which we associate lightning observations with NWP data, we show that the time scale for skillful thunderstorm predictions increases linearly with the spatial scale of the forecast.
• Abstract（参考訳）: 雷雨は社会や経済に大きな危険をもたらし、信頼できる雷雨予報が求められている。 本研究では,数値気象予測(NWP)データから雷雨の発生を識別するためのフィードフォワードニューラルネットワークモデルであるSALAMAを紹介する。 このモデルは、中央ヨーロッパにおける対流分解アンサンブル予測と雷観測で訓練されている。 NWPデータから抽出され、雷雨発生に関連する画素単位の入力パラメータのみを考慮し、SALAMAは雷雨の発生確率を確実に調整した方法で推定する。 リードタイムを最大11時間にすると、NWP反射率のみに基づく分類よりも優れた予測スキルが見つかる。 雷観測とNWPデータとを関連づけた時空間基準を用いて, 熟練した雷雨予測の時間スケールが予測の空間スケールと線形に増加することを示す。

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