論文の概要: FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00059v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 13:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 18:01:01.050163
• Title: FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting
• Title（参考訳）: FengWu-GHR:Kilometerスケールの中距離気象予測の学習
• Authors: Tao Han and Song Guo and Fenghua Ling and Kang Chen and Junchao Gong and Jingjia Luo and Junxia Gu and Kan Dai and Wanli Ouyang and Lei Bai
• Abstract要約: この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.73502043159699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Kilometer-scale modeling of global atmosphere dynamics enables fine-grained weather forecasting and decreases the risk of disastrous weather and climate activity. Therefore, building a kilometer-scale global forecast model is a persistent pursuit in the meteorology domain. Active international efforts have been made in past decades to improve the spatial resolution of numerical weather models. Nonetheless, developing the higher resolution numerical model remains a long-standing challenge due to the substantial consumption of computational resources. Recent advances in data-driven global weather forecasting models utilize reanalysis data for model training and have demonstrated comparable or even higher forecasting skills than numerical models. However, they are all limited by the resolution of reanalysis data and incapable of generating higher-resolution forecasts. This work presents FengWu-GHR, the first data-driven global weather forecasting model running at the 0.09$^{\circ}$ horizontal resolution. FengWu-GHR introduces a novel approach that opens the door for operating ML-based high-resolution forecasts by inheriting prior knowledge from a pretrained low-resolution model. The hindcast of weather prediction in 2022 indicates that FengWu-GHR is superior to the IFS-HRES. Furthermore, evaluations on station observations and case studies of extreme events support the competitive operational forecasting skill of FengWu-GHR at the high resolution.
• Abstract（参考訳）: 地球大気動態のキロメータースケールのモデリングは、きめ細かい天気予報を可能にし、壊滅的な天候や気候活動のリスクを低減させる。 したがって、キロスケールのグローバル予測モデルの構築は、気象領域における継続的な追跡である。 過去数十年間、数値気象モデルの空間分解能を改善するための国際的な活動が活発に行われてきた。 それでも、高分解能数値モデルの開発は、計算資源のかなりの消費のため、長年にわたる課題である。 データ駆動グローバル天気予報モデルの最近の進歩は、再分析データをモデルトレーニングに活用し、数値モデルと同等あるいはそれ以上の予報スキルを実証している。 しかし、これらは全て再解析データの解像度によって制限されており、高解像度の予測を生成できない。 この研究は、0.09$^{\circ}$水平解像度で動く最初のデータ駆動グローバル天気予報モデルであるfengwu-ghrを提示する。 FengWu-GHRは、事前訓練された低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。 さらに,FengWu-GHRの高分解能動作予測技術は,局面観測と極端事象のケーススタディで評価されている。

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