Fugu-MT 論文翻訳(概要): W-MAE: Pre-trained weather model with masked autoencoder for multi-variable weather forecasting

論文の概要: W-MAE: Pre-trained weather model with masked autoencoder for multi-variable weather forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08754v1
Date: Tue, 18 Apr 2023 06:25:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-19 15:53:44.032088
Title: W-MAE: Pre-trained weather model with masked autoencoder for multi-variable weather forecasting
Title（参考訳）: w-mae:マルチ変数天気予報のためのマスク付きオートエンコーダによる事前学習型気象モデル
Authors: Xin Man, Chenghong Zhang, Changyu Li, Jie Shao
Abstract要約: マルチ時間気象予報のためのMasked AutoEncoderプリトレーニングによる気象モデルを提案する。 W-MAEは、気象変数内の空間的相関を再構成するために、自己教師付きで事前訓練される。我々は、気象変数の将来状態を予測するために、事前訓練されたW-MAEを微調整し、気象データに存在する時間的依存関係をモデル化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.267827908806215
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Weather forecasting is a long-standing computational challenge with direct societal and economic impacts. This task involves a large amount of continuous data collection and exhibits rich spatiotemporal dependencies over long periods, making it highly suitable for deep learning models. In this paper, we apply pre-training techniques to weather forecasting and propose W-MAE, a Weather model with Masked AutoEncoder pre-training for multi-variable weather forecasting. W-MAE is pre-trained in a self-supervised manner to reconstruct spatial correlations within meteorological variables. On the temporal scale, we fine-tune the pre-trained W-MAE to predict the future states of meteorological variables, thereby modeling the temporal dependencies present in weather data. We pre-train W-MAE using the fifth-generation ECMWF Reanalysis (ERA5) data, with samples selected every six hours and using only two years of data. Under the same training data conditions, we compare W-MAE with FourCastNet, and W-MAE outperforms FourCastNet in precipitation forecasting. In the setting where the training data is far less than that of FourCastNet, our model still performs much better in precipitation prediction (0.80 vs. 0.98). Additionally, experiments show that our model has a stable and significant advantage in short-to-medium-range forecasting (i.e., forecasting time ranges from 6 hours to one week), and the longer the prediction time, the more evident the performance advantage of W-MAE, further proving its robustness.
Abstract（参考訳）: 天気予報は社会と経済の直接的な影響を伴う長年の計算課題である。このタスクは大量の連続データ収集を伴い、長期間にわたって豊富な時空間依存性を示し、ディープラーニングモデルに非常に適しています。本稿では,気象予報に事前学習手法を適用し,多変量気象予報のためのMasked AutoEncoderを用いた気象モデルW-MAEを提案する。 W-MAEは、気象変数内の空間的相関を再構成するために、自己教師付きで事前訓練される。時間スケールでは、事前訓練したW-MAEを微調整し、気象変数の将来の状態を予測し、気象データに存在する時間依存性をモデル化する。我々は,第5世代ECMWFリアナリシス(ERA5)データを用いて,サンプルを6時間毎に選択し,わずか2年のデータを用いて,W-MAEを事前訓練した。同じトレーニングデータ条件下では、降水予測においてW-MAEとFourCastNetを比較し、W-MAEはFourCastNetを上回っている。トレーニングデータがfourcastnetよりはるかに少ない環境では, 降水予測(0.80 対 0.98)では, モデルの方がずっと良好である。さらに,本モデルが6時間から1週間の近距離予測において安定かつ有意な優位性を示すとともに,予測時間が長ければ長いほど,W-MAEの性能上の優位性が向上し,ロバスト性がさらに証明された。

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