論文の概要: FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond
10 Days Lead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02948v1
- Date: Thu, 6 Apr 2023 09:16:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 14:49:12.467017
- Title: FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond
10 Days Lead
- Title（参考訳）: fengwu:世界の中距離気象予報を10日間以上先導
- Authors: Kang Chen and Tao Han and Junchao Gong and Lei Bai and Fenghua Ling
and Jing-Jia Luo and Xi Chen and Leiming Ma and Tianning Zhang and Rui Su and
Yuanzheng Ci and Bin Li and Xiaokang Yang and Wanli Ouyang
- Abstract要約: 人工知能(AI)に基づく高度データ駆動型中距離気象予報システムFengWuについて紹介する。
FengWuは大気力学を正確に再現し、0.25度緯度で37の垂直レベルで将来の陸と大気の状態を予測することができる。
その結果、FengWuは予測能力を大幅に向上させ、熟練した中距離気象予報を10.75日間のリードまで拡張できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.67314652898547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present FengWu, an advanced data-driven global medium-range weather
forecast system based on Artificial Intelligence (AI). Different from existing
data-driven weather forecast methods, FengWu solves the medium-range forecast
problem from a multi-modal and multi-task perspective. Specifically, a deep
learning architecture equipped with model-specific encoder-decoders and
cross-modal fusion Transformer is elaborately designed, which is learned under
the supervision of an uncertainty loss to balance the optimization of different
predictors in a region-adaptive manner. Besides this, a replay buffer mechanism
is introduced to improve medium-range forecast performance. With 39-year data
training based on the ERA5 reanalysis, FengWu is able to accurately reproduce
the atmospheric dynamics and predict the future land and atmosphere states at
37 vertical levels on a 0.25{\deg} latitude-longitude resolution. Hindcasts of
6-hourly weather in 2018 based on ERA5 demonstrate that FengWu performs better
than GraphCast in predicting 80\% of the 880 reported predictands, e.g.,
reducing the root mean square error (RMSE) of 10-day lead global z500
prediction from 733 to 651 $m^{2}/s^2$. In addition, the inference cost of each
iteration is merely 600ms on NVIDIA Tesla A100 hardware. The results suggest
that FengWu can significantly improve the forecast skill and extend the
skillful global medium-range weather forecast out to 10.75 days lead (with ACC
of z500 > 0.6) for the first time.
- Abstract（参考訳）: 我々は人工知能(AI)に基づく先進的なデータ駆動型中距離気象予報システムであるFengWuを紹介する。
既存のデータ駆動型天気予報手法とは異なり、fengwuはマルチモーダルおよびマルチタスクの観点から中距離予測問題を解く。
具体的には、モデル固有のエンコーダデコーダとクロスモーダル融合変換器を備えたディープラーニングアーキテクチャを精巧に設計し、不確実性損失の監督の下で学習し、異なる予測器の最適化を地域適応的にバランスさせる。
さらに、中距離予測性能を改善するために、リプレイバッファ機構を導入する。
ERA5の再分析に基づく39年間のデータトレーニングにより、FengWuは大気力学を正確に再現し、0.25{\deg}緯度経度で37の垂直レベルで将来の陸と大気の状態を予測することができる。
ERA5に基づく2018年の6時間の天気予報は、FengWuがGraphCastよりも優れたパフォーマンスを示し、例えば10日間のリードグローバルz500予測の根平均二乗誤差(RMSE)を733から651$m^{2}/s^2$に減らした。
さらに、各イテレーションの推論コストは、NVIDIA Tesla A100ハードウェアの600msに過ぎない。
その結果,fengwuは予測能力を大幅に向上させ,世界中距離気象予報を10.75日リード(accはz500 > 0.6)に拡張できることが示唆された。
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