論文の概要: Towards replacing precipitation ensemble predictions systems using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10251v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 12:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 13:31:37.888570
• Title: Towards replacing precipitation ensemble predictions systems using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による降水アンサンブル予測システムの置き換えに向けて
• Authors: R\"udiger Brecht and Alex Bihlo
• Abstract要約: 本研究では,高分解能降水に対するアンサンブル気象予測のための新しい手法を提案する。 本手法は,複雑な降水パターンを学習するために生成的対向ネットワークを用いる。 本研究では, 未確認高解像度の降水アンサンブル部材の現実的な生成の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precipitation forecasts are less accurate compared to other meteorological fields because several key processes affecting precipitation distribution and intensity occur below the resolved scale of global weather prediction models. This requires to use higher resolution simulations. To generate an uncertainty prediction associated with the forecast, ensembles of simulations are run simultaneously. However, the computational cost is a limiting factor here. Thus, instead of generating an ensemble system from simulations there is a trend of using neural networks. Unfortunately the data for high resolution ensemble runs is not available. We propose a new approach to generating ensemble weather predictions for high-resolution precipitation without requiring high-resolution training data. The method uses generative adversarial networks to learn the complex patterns of precipitation and produce diverse and realistic precipitation fields, allowing to generate realistic precipitation ensemble members using only the available control forecast. We demonstrate the feasibility of generating realistic precipitation ensemble members on unseen higher resolutions. We use evaluation metrics such as RMSE, CRPS, rank histogram and ROC curves to demonstrate that our generated ensemble is almost identical to the ECMWF IFS ensemble.
• Abstract（参考訳）: 降水の分布や強度に影響を与えるいくつかの重要なプロセスが、地球規模の気象予測モデルよりも低いため、他の気象分野と比べて降水の予測は正確ではない。 これはより高い解像度のシミュレーションを必要とする。 予測に関連する不確実性予測を生成するため、シミュレーションのアンサンブルを同時に実行する。 しかし、計算コストはここでは制限要因である。 したがって、シミュレーションからアンサンブルシステムを生成する代わりに、ニューラルネットワークを使用する傾向がある。 残念ながら、高解像度アンサンブルの実行データは利用できない。 本研究では,高分解能トレーニングデータを必要とせずに,高分解能降水に対するアンサンブル天気予報を生成する新しい手法を提案する。 本手法は, 降水パターンの複雑なパターンを学習し, 多様な現実的な降水場を生成するために, 利用可能な制御予測のみを用いて, 現実的な降水アンサンブル部材を生成する。 我々は,高分解能で現実的な降水アンサンブル部材を生成できることを実証する。 我々は、RMSE、CRPS、ランクヒストグラム、ROC曲線などの評価指標を用いて、生成したアンサンブルがECMWF IFSアンサンブルとほぼ同一であることを示す。

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