論文の概要: Interpolation of mountain weather forecasts by machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13983v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 01:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 17:44:40.122386
• Title: Interpolation of mountain weather forecasts by machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による山の天気予報の補間
• Authors: Kazuma Iwase and Tomoyuki Takenawa
• Abstract要約: 本稿では,現在の観測データと周辺の平野からの予測データを用いて,山間部における将来の気象を機械学習で補間する手法を提案する。
• 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: Recent advancements in numerical simulation methods based on physical models have enhanced the accuracy of weather forecasts. However, the precision diminishes in complex terrains like mountainous regions due to the several kilometers square grid used in numerical simulations. While statistical machine learning has also significantly advanced, its direct application is difficult to utilize physics knowledge. This paper proposes a method that employs machine learning to ``interpolate'' future weather in mountainous regions using current observed data and forecast data from surrounding plains. Generally, weather prediction relies on numerical simulations, so this approach can be considered a hybrid method that indirectly merges numerical simulation and machine learning. The use of binary cross-entropy in precipitation prediction is also examined.
• Abstract（参考訳）: 物理モデルに基づく数値シミュレーション手法の進歩により,天気予報の精度が向上した。 しかし、数値シミュレーションで用いられる数km四角い格子のため、山間部のような複雑な地形では精度が低下する。 統計機械学習も大幅に進歩しているが、その直接的な応用は物理学知識を利用するのは難しい。 本稿では,現在の観測データと周辺平野からの予測データを用いて,山間部における「インターポーレーション」を機械学習で行う手法を提案する。 概して天気予報は数値シミュレーションに依存するため、この手法は数値シミュレーションと機械学習を間接的に融合させるハイブリッド手法として考えられる。 また,降水予測における二元交叉エントロピーの利用についても検討した。

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