論文の概要: Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12462v2
• Date: Fri, 1 Mar 2024 09:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-04 14:01:10.676139
• Title: Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system
• Title（参考訳）: 人工知能による世界天気予報システムの実現に向けて
• Authors: Kun Chen, Lei Bai, Fenghua Ling, Peng Ye, Tao Chen, Jing-Jia Luo, Hao Chen, Kang Chen, Tao Han, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 我々は,アダスが希少な地球観測を同化して高品質な分析を行うことを示す。 我々は,提案手法を実世界のシナリオに適用した最初の人物である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.58654971803005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The weather forecasting system is important for science and society, and significant achievements have been made in applying artificial intelligence (AI) to medium-range weather forecasting. However, existing AI-based weather forecasting models rely on analysis or reanalysis products from the traditional numerical weather prediction (NWP) systems as initial conditions for making predictions. Initial states are typically generated by traditional data assimilation component, which is computational expensive and time-consuming. Here we present an AI-based data assimilation model, i.e., Adas, for global weather variables. And we combine Adas with the advanced AI-based weather forecasting model (i.e., FengWu) to construct the first end-to-end AI-based global weather forecasting system: FengWu-Adas. We demonstrate that Adas can assimilate sparse global observations to produce high-quality analysis, enabling the system operate stably for long term. Moreover, we are the first to apply the propose methods to real-world scenarios, which is more challenging and has considerable practical application potential.
• Abstract（参考訳）: 気象予報システムは科学・社会にとって重要であり,中距離気象予報に人工知能(AI)を適用する上で重要な成果が得られた。 しかし、既存のaiベースの天気予報モデルは、従来の数値気象予報(nwp)システムからの製品の分析や再分析を予測のための初期条件として頼りにしている。 初期状態は通常、計算コストと時間を要する従来のデータ同化コンポーネントによって生成される。 ここでは,グローバル気象変数のためのaiに基づくデータ同化モデル(adas)を提案する。 また、Adasと高度なAIベースの天気予報モデル(FengWu)を組み合わせることで、初のエンドツーエンドAIベースのグローバル気象予報システムであるFengWu-Adasを構築します。 我々は,アダスが粗大な地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定に動作することを示す。 さらに,提案手法を現実のシナリオに適用する上で,本手法はより困難であり,実用的な応用の可能性も高い。

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