論文の概要: Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11960v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 14:02:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 14:00:19.794270
- Title: Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method
- Title(参考訳): ステーションスケールでの観測誘導気象場ダウンスケーリング:ベンチマークと新しい方法
- Authors: Zili Liu, Hao Chen, Lei Bai, Wenyuan Li, Keyan Chen, Zhengyi Wang,
Wanli Ouyang, Zhengxia Zou and Zhenwei Shi
- Abstract要約: 気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。
データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。
提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.80344502790231
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Downscaling (DS) of meteorological variables involves obtaining
high-resolution states from low-resolution meteorological fields and is an
important task in weather forecasting. Previous methods based on deep learning
treat downscaling as a super-resolution task in computer vision and utilize
high-resolution gridded meteorological fields as supervision to improve
resolution at specific grid scales. However, this approach has struggled to
align with the continuous distribution characteristics of meteorological
fields, leading to an inherent systematic bias between the downscaled results
and the actual observations at meteorological stations. In this paper, we
extend meteorological downscaling to arbitrary scattered station scales,
establish a brand new benchmark and dataset, and retrieve meteorological states
at any given station location from a coarse-resolution meteorological field.
Inspired by data assimilation techniques, we integrate observational data into
the downscaling process, providing multi-scale observational priors. Building
on this foundation, we propose a new downscaling model based on hypernetwork
architecture, namely HyperDS, which efficiently integrates different
observational information into the model training, achieving continuous scale
modeling of the meteorological field. Through extensive experiments, our
proposed method outperforms other specially designed baseline models on
multiple surface variables. Notably, the mean squared error (MSE) for wind
speed and surface pressure improved by 67% and 19.5% compared to other methods.
We will release the dataset and code subsequently.
- Abstract(参考訳): 気象変数のダウンスケーリング(ds)は、低分解能気象分野から高分解能状態を取得し、気象予報において重要なタスクである。
コンピュータビジョンにおける超高分解能タスクとして,ディープラーニングに基づく従来手法では,特定のグリッドスケールでの解像度向上のために,高分解能グリッド化気象場を監督として利用していた。
しかし、この手法は気象場の連続的な分布特性と整合し、ダウンスケールの結果と気象観測所での実際の観測との間に固有の系統的偏りをもたらす。
本稿では,気象下降スケーリングを任意の散乱局スケールに拡張し,新しいベンチマークとデータセットを構築し,粗分解性気象フィールドから任意の局位置の気象状態を取得する。
データ同化技術に触発されて、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測前処理を提供する。
そこで本研究では,ハイパーネットワークアーキテクチャに基づく新しいダウンスケーリングモデルであるhyperdsを提案し,異なる観測情報をモデルトレーニングに効率的に統合し,気象分野の連続的モデリングを実現する。
広範な実験により,提案手法は複数の表面変数のベースラインモデルよりも優れていることがわかった。
特に、風速と表面圧力の平均2乗誤差(MSE)は他の方法と比較して67%、19.5%改善した。
その後、データセットとコードをリリースします。
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