論文の概要: SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14066v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 22:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:12:03.152083
• Title: SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 種子:拡散モデルを用いた気象予報アンサンブルのエミュレーション
• Authors: Lizao Li, Rob Carver, Ignacio Lopez-Gomez, Fei Sha, John Anderson
• Abstract要約: 生成人工知能の最近の進歩を活用して,大規模にアンサンブル予測を生成することを提案する。 本稿では,GEFS再放送データセットを用いて,データ駆動型確率拡散モデルについて検討する。 実運用GEFSシステムの計算コストの10分の1以下でこれらの結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.322589973631649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic forecasting is crucial to decision-making under uncertainty about future weather. The dominant approach is to use an ensemble of forecasts to represent and quantify uncertainty in operational numerical weather prediction. However, generating ensembles is computationally costly. In this paper, we propose to generate ensemble forecasts at scale by leveraging recent advances in generative artificial intelligence. Our approach learns a data-driven probabilistic diffusion model from the 5-member ensemble GEFS reforecast dataset. The model can then be sampled efficiently to produce realistic weather forecasts, conditioned on a few members of the operational GEFS forecasting system. The generated ensembles have similar predictive skill as the full GEFS 31-member ensemble, evaluated against ERA5 reanalysis, and emulate well the statistics of large physics-based ensembles. We also apply the same methodology to developing a diffusion model for generative post-processing: the model directly learns to correct biases present in the emulated forecasting system by leveraging reanalysis data as labels during training. Ensembles from this generative post-processing model show greater reliability and accuracy, particularly in extreme event classification. In general, they are more reliable and forecast the probability of extreme weather more accurately than the GEFS operational ensemble. Our models achieve these results at less than 1/10th of the computational cost incurred by the operational GEFS system.
• Abstract（参考訳）: 確率予測は将来の天候の不確実性の下で意思決定に不可欠である。 主なアプローチは、運用上の数値天気予報の不確実性を表現し定量化するために、予測の集合を用いることである。 しかし、アンサンブルの生成は計算コストがかかる。 本稿では,生成人工知能の最近の進歩を活用して,大規模なアンサンブル予測を生成することを提案する。 本稿では,GEFS再放送データセットからデータ駆動型確率拡散モデルを学習する。 このモデルを効率的にサンプリングして現実的な天気予報を作成でき、運用中のGEFS予測システムの少数のメンバーに条件付けされている。 生成されたアンサンブルはGEFS 31の完全なアンサンブルと同様の予測能力を有し、ERA5の再分析に対して評価され、大きな物理学に基づくアンサンブルの統計をうまくエミュレートする。 また,生成後処理のための拡散モデルの開発にも同様の手法を適用し,トレーニング中にラベルとして再解析データを活用することにより,エミュレートされた予測システムに存在するバイアスを直接学習する。 この生成後処理モデルからのアンサンブルは、特に極端な事象分類において、高い信頼性と正確性を示す。 一般に、GEFSの運用アンサンブルよりも信頼性が高く、極端な天候の確率を正確に予測する。 実運用GEFSシステムの計算コストの10分の1以下でこれらの結果が得られる。

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