論文の概要: GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15796v2
• Date: Wed, 1 May 2024 16:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:01:24.534573
• Title: GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather
• Title（参考訳）: GenCast:中距離気象の拡散に基づくアンサンブル予測
• Authors: Ilan Price, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Ferran Alet, Tom R. Andersson, Andrew El-Kadi, Dominic Masters, Timo Ewalds, Jacklynn Stott, Shakir Mohamed, Peter Battaglia, Remi Lam, Matthew Willson,
• Abstract要約: 我々は,世界最上位の中距離気象予測よりも高い技術と速度を持つ確率的気象モデルであるGenCastを紹介する。 GenCastは、12時間のステップと0.25度の緯度で、80以上の地表と大気の変数を8分で15日間のグローバルな予測のアンサンブルを生成する。 評価した1320の目標の97.4%よりも高いスキルを持ち、極端な天候、熱帯のサイクロン、風力発電を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.845679586464026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasts are fundamentally uncertain, so predicting the range of probable weather scenarios is crucial for important decisions, from warning the public about hazardous weather, to planning renewable energy use. Here, we introduce GenCast, a probabilistic weather model with greater skill and speed than the top operational medium-range weather forecast in the world, the European Centre for Medium-Range Forecasts (ECMWF)'s ensemble forecast, ENS. Unlike traditional approaches, which are based on numerical weather prediction (NWP), GenCast is a machine learning weather prediction (MLWP) method, trained on decades of reanalysis data. GenCast generates an ensemble of stochastic 15-day global forecasts, at 12-hour steps and 0.25 degree latitude-longitude resolution, for over 80 surface and atmospheric variables, in 8 minutes. It has greater skill than ENS on 97.4% of 1320 targets we evaluated, and better predicts extreme weather, tropical cyclones, and wind power production. This work helps open the next chapter in operational weather forecasting, where critical weather-dependent decisions are made with greater accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 天気予報は基本的に不確実であるため、危険天候の警告から再生可能エネルギーの使用計画まで、予測可能な気象シナリオの範囲を予測することは重要な決定に不可欠である。 本稿では,世界最上位の中距離気象予測である欧州中距離予報センター(ECMWF)のアンサンブル予測であるENSよりも高い技術と速度を持つ確率的気象モデルであるGenCastを紹介する。 数値天気予報(NWP)に基づく従来の手法とは異なり、GenCastは機械学習の天気予報(MLWP)手法であり、数十年にわたる分析データに基づいて訓練されている。 GenCastは、12時間のステップと0.25度の緯度で、80以上の地表と大気の変数に対して8分で、確率的な15日間の世界的な予測をまとめている。 評価した1320の目標の97.4%よりも高いスキルを持ち、極端な天候、熱帯のサイクロン、風力発電を予測できる。 この作業は、運用天気予報の次の章を開くのに役立ち、重要な気象に依存した決定がより正確かつ効率よく行われる。

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