Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Assimilation using ERA5, ASOS, and the U-STN model for Weather Forecasting over the UK

論文の概要: Data Assimilation using ERA5, ASOS, and the U-STN model for Weather Forecasting over the UK

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07604v1
Date: Mon, 15 Jan 2024 11:21:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-17 17:23:38.569132
Title: Data Assimilation using ERA5, ASOS, and the U-STN model for Weather Forecasting over the UK
Title（参考訳）: 英国における気象予報のためのERA5, ASOS, U-STNモデルを用いたデータ同化
Authors: Wenqi Wang, Jacob Bieker, Rossella Arcucci, C\'esar Quilodr\'an-Casas
Abstract要約: 我々は、イギリスのローカルERA5 850 hPa温度データを活用し、U-STN12グローバル気象予報モデルを精査した。 ASOSネットワークから、イギリス全土の地上観測を表現したT2mデータを抽出した。我々の知見は、グローバルな予測モデルが特定の領域に適応できる一方で、DAに大気データを組み込むことで、モデルの精度が著しく向上することを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7601811445702222
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, the convergence of data-driven machine learning models with Data Assimilation (DA) offers a promising avenue for enhancing weather forecasting. This study delves into this emerging trend, presenting our methodologies and outcomes. We harnessed the UK's local ERA5 850 hPa temperature data and refined the U-STN12 global weather forecasting model, tailoring its predictions to the UK's climate nuances. From the ASOS network, we sourced T2m data, representing ground observations across the UK. We employed the advanced kriging method with a polynomial drift term for consistent spatial resolution. Furthermore, Gaussian noise was superimposed on the ERA5 T850 data, setting the stage for ensuing multi-time step synthetic observations. Probing into the assimilation impacts, the ASOS T2m data was integrated with the ERA5 T850 dataset. Our insights reveal that while global forecast models can adapt to specific regions, incorporating atmospheric data in DA significantly bolsters model accuracy. Conversely, the direct assimilation of surface temperature data tends to mitigate this enhancement, tempering the model's predictive prowess.
Abstract（参考訳）: 近年、データアシミレーション(DA)によるデータ駆動機械学習モデルの収束は、天気予報を強化するための有望な道を提供する。この研究は、我々の方法論と成果を提示し、この新たなトレンドを掘り下げる。我々は、イギリスの現地のERA5 850 hPa温度データを活用し、U-STN12グローバル気象予報モデルを洗練し、イギリスの気候に合わせた予測を行った。 ASOSネットワークから、イギリス全土で観測されたT2mデータを抽出した。我々は、一貫した空間分解のために多項式ドリフト項を持つ高度なクリグ法を採用した。さらに、ERA5 T850データにガウスノイズが重畳され、多段階合成観測のステージが設定された。 ASOS T2mデータは同化の影響を調査した結果、ERA5 T850データセットと統合された。私たちの洞察では、グローバル予測モデルは特定の領域に適応できるが、daに大気データを組み込むことで、モデルの精度が大幅に向上する。逆に、表面温度データの直接同化は、この拡張を緩和し、モデルの予測能力を高める傾向にある。

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