論文の概要: WeatherGNN: Exploiting Complicated Relationships in Numerical Weather Prediction Bias Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05517v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 08:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 06:49:51.759045
• Title: WeatherGNN: Exploiting Complicated Relationships in Numerical Weather Prediction Bias Correction
• Title（参考訳）: WeatherGNN:数値気象予報バイアス補正における複雑な関係の爆発
• Authors: Binqing Wu, Weiqi Chen, Wengwei Wang, Bingqing Peng, Liang Sun, Ling Chen
• Abstract要約: 数値気象予測(NWP)は、不完全な大気物理過程、空間時間分解能の不足、気象の固有の不確実性により不正確または偏りがある可能性がある。 We propose WeatherGNN, a NWP bias-correction method that using Graph Neural Networks (GNN) to learn meteorological and Geographic relationship in a unified framework。 提案手法は,各格子内の気象相互作用を適応的に捉える因子的GNNと,グリッド間の空間的依存関係を動的に捉える高速階層的GNNとを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.765987861738402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerical weather prediction (NWP) may be inaccurate or biased due to incomplete atmospheric physical processes, insufficient spatial-temporal resolution, and inherent uncertainty of weather. Previous studies have attempted to correct biases by using handcrafted features and domain knowledge, or by applying general machine learning models naively. They do not fully explore the complicated meteorologic interactions and spatial dependencies in the atmosphere dynamically, which limits their applicability in NWP bias-correction. Specifically, weather factors interact with each other in complex ways, and these interactions can vary regionally. In addition, the interactions between weather factors are further complicated by the spatial dependencies between regions, which are influenced by varied terrain and atmospheric motions. To address these issues, we propose WeatherGNN, an NWP bias-correction method that utilizes Graph Neural Networks (GNN) to learn meteorologic and geographic relationships in a unified framework. Our approach includes a factor-wise GNN that captures meteorological interactions within each grid (a specific location) adaptively, and a fast hierarchical GNN that captures spatial dependencies between grids dynamically. Notably, the fast hierarchical GNN achieves linear complexity with respect to the number of grids, enhancing model efficiency and scalability. Our experimental results on two real-world datasets demonstrate the superiority of WeatherGNN in comparison with other SOTA methods, with an average improvement of 40.50\% on RMSE compared to the original NWP.
• Abstract（参考訳）: 数値気象予測(NWP)は、不完全な大気物理過程、空間時間分解能の不足、気象の不確実性により不正確または偏りがある。 従来の研究では、手作りの特徴とドメイン知識を用いてバイアスを補正したり、一般的な機械学習モデルを適用したりしてきた。 彼らは、大気中の複雑な気象学的相互作用と空間的依存関係を動的に探究していないため、nwpバイアス修正の適用性が制限されている。 具体的には、気象要因は複雑な方法で相互作用し、これらの相互作用は地域によって異なる可能性がある。 さらに、気象要因間の相互作用は、様々な地形や大気運動に影響される地域間の空間的依存関係によってさらに複雑になる。 このような問題に対処するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたNWPバイアス補正手法であるWeatherGNNを提案する。 提案手法は,各グリッド内の気象相互作用を適応的に捉える因子的GNNと,グリッド間の空間的依存関係を動的に捉える高速階層的GNNを含む。 特に、高速階層型GNNはグリッドの数に関して線形複雑性を実現し、モデルの効率性とスケーラビリティを向上させる。 2つの実世界のデータセットに対する実験結果は、他のSOTA法と比較してWeatherGNNの優位性を示し、従来のNWPに比べてRMSE平均40.50\%改善した。

関連論文リスト

• Spatially Regularized Graph Attention Autoencoder Framework for Detecting Rainfall Extremes [2.273531916003657]
  1990年から2015年までのインドにおける降雨データにおけるスケーラブルな異常検出の課題に対処するために,空間正規化を備えたグラフ注意自動符号化(GAE)を導入している。 我々の研究は、気候科学における高度な時間的異常検出手法の道のりを開拓し、より良い気候準備と応答戦略に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T12:24:48Z)
• Multi-modal graph neural networks for localized off-grid weather forecasting [3.890177521606208]
  機械学習や数値気象モデルによる天気予報製品は、現在、グローバル・レギュラー・グリッドで作成されている。 本研究では、異種グラフニューラルネットワーク(GNN)をエンドツーエンドにトレーニングし、グリッド化された予測をダウンスケールして、関心のある場所をオフグリッドする。 提案手法は,グローバルな大規模気象モデルと局所的高精度な予測とのギャップを橋渡しして,局所的な意思決定に役立てることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:25:43Z)
• Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
  地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。 我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
• VN-Net: Vision-Numerical Fusion Graph Convolutional Network for Sparse Spatio-Temporal Meteorological Forecasting [12.737085738169164]
  VN-Netは、マルチモーダルデータを利用してスパース時間気象予報をより良く扱うためのGCN法を導入する最初の試みである。 VN-Netは、温度、相対湿度、予測のための平均絶対誤差(MAE)と根平均二乗誤差(RMSE)にかなりの差で最先端である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T12:41:57Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• Localised Adaptive Spatial-Temporal Graph Neural Network [17.707594255626216]
  Adaptive Graph Sparsification (AGS) は、ASTGNNの局所化を極端に実現するグラフスカラー化アルゴリズムである。 ASTGNNの空間グラフは、テスト精度を低下させることなく99.5%以上のスペーサー化することができる。 ASTGNNの局所化は、大規模な時空間データに必要とされる重いオーバーヘッドを減らす可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T08:08:53Z)
• DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.38873296761104]
  我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T10:29:52Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)
• HiSTGNN: Hierarchical Spatio-temporal Graph Neural Networks for Weather Forecasting [13.317147032467306]
  複数の局における気象変数間の時間的相互相関をモデル化するためのグラフ階層時空間ニューラルネットワーク(HiSTGNN)を提案する。 3つの実世界の気象データセットの実験結果は、HiSTGNNが7つの基準線を超える優れた性能を示した。 特に最先端の天気予報法と比較して誤差を4.2%から11.6%に減らす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-22T17:30:46Z)
• Should Graph Convolution Trust Neighbors? A Simple Causal Inference Method [114.48708191371524]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は情報検索(IR)アプリケーションのための新興技術である。 この研究は、ほとんど精査されていないテストノードの局所的な構造差に焦点を当てている。 本稿では,GCNの動作メカニズムを因果グラフを用いて解析し,ノードの局所構造による因果効果を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:21:47Z)
• Constructing Geographic and Long-term Temporal Graph for Traffic Forecasting [88.5550074808201]
  交通予測のための地理・長期時間グラフ畳み込み型ニューラルネットワーク(GLT-GCRNN)を提案する。 本研究では,地理的・長期的時間的パターンを共有する道路間のリッチな相互作用を学習する交通予測のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T03:50:46Z)

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。