論文の概要: Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06666v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 21:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 13:38:41.909456
• Title: Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes
• Title（参考訳）: 現実的な予測プロセスによる拡散による天気予報
• Authors: Zhanxiang Hua, Yutong He, Chengqian Ma, Alexandra Anderson-Frey
• Abstract要約: 気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.07556359513563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasting remains a crucial yet challenging domain, where recently developed models based on deep learning (DL) have approached the performance of traditional numerical weather prediction (NWP) models. However, these DL models, often complex and resource-intensive, face limitations in flexibility post-training and in incorporating NWP predictions, leading to reliability concerns due to potential unphysical predictions. In response, we introduce a novel method that applies diffusion models (DM) for weather forecasting. In particular, our method can achieve both direct and iterative forecasting with the same modeling framework. Our model is not only capable of generating forecasts independently but also uniquely allows for the integration of NWP predictions, even with varying lead times, during its sampling process. The flexibility and controllability of our model empowers a more trustworthy DL system for the general weather community. Additionally, incorporating persistence and climatology data further enhances our model's long-term forecasting stability. Our empirical findings demonstrate the feasibility and generalizability of this approach, suggesting a promising direction for future, more sophisticated diffusion models without the need for retraining.
• Abstract（参考訳）: 最近開発されたディープラーニング(dl)に基づくモデルが、従来の数値気象予測(nwp)モデルのパフォーマンスにアプローチしている。 しかしながら、これらのDLモデルは、しばしば複雑でリソース集約的であり、訓練後の柔軟性とNWP予測の導入の制限に直面しており、潜在的な非物理的予測による信頼性の懸念につながっている。 本研究では,気象予測に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 特に,本手法は,同じモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルは、独立して予測を生成するだけでなく、サンプリングプロセス中に異なるリード時間であっても、NWP予測の統合を可能にする。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムを可能にする。 さらに,永続性と気候データの統合は,長期予測安定性をさらに向上させる。 実験により,本手法の有効性と一般化性を示し,再学習を必要とせず,より高度な拡散モデルの実現が期待できることを示す。

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