論文の概要: Advancing Parsimonious Deep Learning Weather Prediction using the HEALPix Mesh

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06253v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 16:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 16:19:27.886685
• Title: Advancing Parsimonious Deep Learning Weather Prediction using the HEALPix Mesh
• Title（参考訳）: HEALPix Meshを用いた類似した深層学習天気予報の精度向上
• Authors: Matthias Karlbauer, Nathaniel Cresswell-Clay, Raul A. Moreno, Dale R. Durran, Thorsten Kurth, and Martin V. Butz
• Abstract要約: 階層的等角領域等緯線画像化(HEALPix)に基づく擬似深層学習天気予報モデルを提案する。 我々は, 約110kmのメッシュ上で約3hの時間分解能で, 任意長鉛時間に対して7つの大気変数を予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1514546001123995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a parsimonious deep learning weather prediction model on the Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization (HEALPix) to forecast seven atmospheric variables for arbitrarily long lead times on a global approximately 110 km mesh at 3h time resolution. In comparison to state-of-the-art machine learning weather forecast models, such as Pangu-Weather and GraphCast, our DLWP-HPX model uses coarser resolution and far fewer prognostic variables. Yet, at one-week lead times its skill is only about one day behind the state-of-the-art numerical weather prediction model from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. We report successive forecast improvements resulting from model design and data-related decisions, such as switching from the cubed sphere to the HEALPix mesh, inverting the channel depth of the U-Net, and introducing gated recurrent units (GRU) on each level of the U-Net hierarchy. The consistent east-west orientation of all cells on the HEALPix mesh facilitates the development of location-invariant convolution kernels that are successfully applied to propagate global weather patterns across our planet. Without any loss of spectral power after two days, the model can be unrolled autoregressively for hundreds of steps into the future to generate stable and realistic states of the atmosphere that respect seasonal trends, as showcased in one-year simulations. Our parsimonious DLWP-HPX model is research-friendly and potentially well-suited for sub-seasonal and seasonal forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 階層等角領域等緯度画像化(HEALPix)を用いて, 地球規模約110kmのメッシュ上で, 任意に長時間のリードタイムで7つの大気変数を予測する。 Pangu-WeatherやGraphCastのような最先端の機械学習天気予報モデルと比較して、我々のDLWP-HPXモデルは粗い解像度と予測変数がはるかに少ない。 しかし1週間のリードタイムでは、そのスキルは欧州中距離気象予報センターの最先端の数値気象予報モデルより約1日遅れている。 我々は,キューブ球面からヒールピクスメッシュへの切り替え,u-netのチャネル深さの反転,u-net階層の各レベルへのゲートリカレントユニット(gru)の導入など,モデル設計とデータ関連決定による連続的な予測改善を報告した。 HEALPixメッシュ上のすべての細胞の東西方向に一貫した配向は、地球全体の気象パターンの伝播に成功している位置不変の畳み込みカーネルの開発を促進する。 2日後にスペクトルパワーが失われることなく、このモデルは将来数百ステップにわたって自己回帰的に展開され、1年間のシミュレーションで示されているように、季節的な傾向を反映した安定的で現実的な大気状態を生成することができる。 当社のDLWP-HPXモデルは研究に適しており,季節・季節の予測に適している可能性がある。

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