Fugu-MT 論文翻訳(概要): FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast

論文の概要: FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12873v2
Date: Tue, 27 Jun 2023 14:39:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 16:08:06.030251
Title: FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast
Title（参考訳）: FuXi:15日間の世界天気予報のためのカスケード機械学習予測システム
Authors: Lei Chen, Xiaohui Zhong, Feng Zhang, Yuan Cheng, Yinghui Xu, Yuan Qi, Hao Li
Abstract要約: FuXiは、時間分解能6時間、空間分解能0.25度で世界15日間の天気予報を提供する機械学習天気予報システムである。 FuXiは15日間の予測でECMWF EMと同等の性能を示しており、この達成を達成したMLベースの天気予報システムとしては初めてのものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.07954713331872
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Over the past few years, due to the rapid development of machine learning (ML) models for weather forecasting, state-of-the-art ML models have shown superior performance compared to the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)'s high-resolution forecast (HRES) in 10-day forecasts at a spatial resolution of 0.25 degree. However, the challenge remains to perform comparably to the ECMWF ensemble mean (EM) in 15-day forecasts. Previous studies have demonstrated the importance of mitigating the accumulation of forecast errors for effective long-term forecasts. Despite numerous efforts to reduce accumulation errors, including autoregressive multi-time step loss, using a single model is found to be insufficient to achieve optimal performance in both short and long lead times. Therefore, we present FuXi, a cascaded ML weather forecasting system that provides 15-day global forecasts with a temporal resolution of 6 hours and a spatial resolution of 0.25 degree. FuXi is developed using 39 years of the ECMWF ERA5 reanalysis dataset. The performance evaluation, based on latitude-weighted root mean square error (RMSE) and anomaly correlation coefficient (ACC), demonstrates that FuXi has comparable forecast performance to ECMWF EM in 15-day forecasts, making FuXi the first ML-based weather forecasting system to accomplish this achievement.
Abstract（参考訳）: 過去数年間、天気予報のための機械学習(ML)モデルの急速な発展により、最先端のMLモデルは、空間分解能0.25度の10日間の予測において、欧州中レージ気象予報センター(ECMWF)の高解像度予測(HRES)よりも優れた性能を示した。しかし、この課題は15日間の予測においてECMWFアンサンブル平均値(EM)と同等に実行される。従来の研究は、効果的な長期予測のための予測誤差の蓄積を緩和することの重要性を実証してきた。自己回帰的多時間ステップ損失を含む累積誤差を削減する努力は数多くあったが、単一のモデルでは短時間と長時間の両方のリードタイムで最適な性能を達成するには不十分であることが判明した。そこで本研究では,15日間の天気予報を時間分解能6時間,空間分解能0.25度で提供するカスケードml天気予報システムfuxiを提案する。 FuXiはECMWF ERA5の再分析データセットの39年間を使用して開発されている。緯度重み付き根平均二乗誤差(rmse)と異常相関係数(acc)に基づく性能評価により、fuxiは15日間の予測においてecmwf emに匹敵する予測性能を示し、この達成を達成する最初のmlベースの気象予報システムとなった。

関連論文リスト

FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications [11.50902060124504]
FuXi-2.0は先進的な機械学習モデルであり、1時間の世界的な天気予報を配信し、気象変数の包括的なセットを含む。 FuXi-2.0は、風力や太陽エネルギー、航空、海運などに関連する重要な気象変数を予測するために、ECMWF HRESを一貫して上回っている。 FuXi-2.0 は大気と海洋の両方を統合しており、大気と海洋を結合したモデルの開発において大きな前進を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T11:21:00Z)
FuXi Weather: A data-to-forecast machine learning system for global weather [13.052716094161886]
FuXi Weatherは、複数の衛星のデータと類似した機械学習の天気予報システムである。 FuXi 気象は、中央アフリカなどの観測圏において、ECMWF HRES を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T07:42:01Z)
FuXi-ENS: A machine learning model for medium-range ensemble weather forecasting [16.562512279873577]
我々は,最大15日間のグローバルアンサンブル天気予報を実現するために設計された,高度なMLモデルであるFuXi-ENSを紹介する。 FuXi-ENS は空間分解能が 0.25 度大きく向上し、13の圧力レベルで5つの大気変数と13の表面変数が組み込まれている。その結果,FXi-ENSは360変数の98.1%のCRPSと予測リードタイムの組み合わせで,世界有数のNWPモデルであるECMWFのアンサンブル予測よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T17:15:09Z)
ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models [13.852128658186876]
FuXi Subseasonal-to-Seasonal (FuXi-S2S)は、グローバルな日平均予測を最大42日間提供する機械学習モデルである。 ECMWF ERA5の再分析データから72年間の日次統計をトレーニングしたFuXi-S2Sは、ECMWFの最先端のサブシーズン・ツー・シーソンモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-15T16:31:44Z)
FuXi-Extreme: Improving extreme rainfall and wind forecasts with diffusion model [14.19376315634697]
我々は,FuXi-Extremeモデルを開発し,FuXiモデルが5日間の予測で生成した表面予測データにおいて,より微細な詳細を復元する。 FuXi と FuXi-Extreme は, HRES と比較すると, TC トラック予測において優れた性能を示したが, HRES と比較すると, TC トラック予測では劣った性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T02:16:02Z)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond 10 Days Lead [93.67314652898547]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-06T09:16:39Z)
A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。