Fugu-MT 論文翻訳(概要): FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models

論文の概要: FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09926v2
Date: Fri, 5 Jul 2024 08:23:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 00:32:39.275943
Title: FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models
Title（参考訳）: FuXi-S2S:従来のグローバルサブシーズン予測モデルを上回る機械学習モデル
Authors: Lei Chen, Xiaohui Zhong, Hao Li, Jie Wu, Bo Lu, Deliang Chen, Shangping Xie, Qingchen Chao, Chensen Lin, Zixin Hu, Yuan Qi,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.852128658186876
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Skillful subseasonal forecasts are crucial for various sectors of society but pose a grand scientific challenge. Recently, machine learning based weather forecasting models outperform the most successful numerical weather predictions generated by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), but have not yet surpassed conventional models at subseasonal timescales. This paper introduces FuXi Subseasonal-to-Seasonal (FuXi-S2S), a machine learning model that provides global daily mean forecasts up to 42 days, encompassing five upper-air atmospheric variables at 13 pressure levels and 11 surface variables. FuXi-S2S, trained on 72 years of daily statistics from ECMWF ERA5 reanalysis data, outperforms the ECMWF's state-of-the-art Subseasonal-to-Seasonal model in ensemble mean and ensemble forecasts for total precipitation and outgoing longwave radiation, notably enhancing global precipitation forecast. The improved performance of FuXi-S2S can be primarily attributed to its superior capability to capture forecast uncertainty and accurately predict the Madden-Julian Oscillation (MJO), extending the skillful MJO prediction from 30 days to 36 days. Moreover, FuXi-S2S not only captures realistic teleconnections associated with the MJO, but also emerges as a valuable tool for discovering precursor signals, offering researchers insights and potentially establishing a new paradigm in Earth system science research.
Abstract（参考訳）: 熟練したサブシーズン予測は社会の様々な分野に不可欠であるが、大きな科学的課題を生じさせる。近年、機械学習に基づく天気予報モデルは、欧州中レージ気象予報センター(ECMWF)が生み出した最も成功した数値的な天気予報モデルよりも優れているが、日中時間帯では従来のモデルを超えていない。本稿では, 最大42日間の日平均予測を行う機械学習モデルFuXi Subseasonal-to-Seasonal (FuXi-S2S) について述べる。 ECMWF ERA5リアナリシスデータから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・シーソンモデルよりも、合計降水量および長波放射量に対するアンサンブル平均およびアンサンブル予測で優れており、特に世界的な降水量の予測が向上している。 FuXi-S2Sの性能改善は、予測の不確実性を捕捉し、MJO(Madden-Julian Oscillation)を正確に予測し、熟練したMJO予測を30日から36日延長する能力に起因している。さらに、FuXi-S2Sは、MJOに関連する現実的な遠隔通信をキャプチャするだけでなく、先駆的な信号を発見し、研究者の洞察を提供し、地球システム科学研究の新しいパラダイムを確立するための貴重なツールとして出現する。

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