論文の概要: Comparing skill of historical rainfall data based monsoon rainfall prediction in India with NWP forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07851v2
• Date: Fri, 18 Jul 2025 20:33:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.618921
• Title: Comparing skill of historical rainfall data based monsoon rainfall prediction in India with NWP forecasts
• Title（参考訳）: インドにおける歴史的降雨データに基づくモンスーン降雨予測とNWP予測の比較
• Authors: Apoorva Narula, Aastha Jain, Jatin Batra, MN Rajeevan, Sandeep Juneja,
• Abstract要約: インド夏モンスーン(英語: Indian summer monsoon)は、インド亜大陸にまたがる10億人を超える人々に直接影響する、非常に複雑で重要な気象システムである。 正確な短期予測は、モンスーンの固有の非線形性と、マルチスケールドライバに対する感度のために、大きな科学的課題である。 本研究では,1日と3日の両方のリードタイムに着目し,夏期のインドにおける日降雨予測の問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.517355052203938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Indian summer monsoon is a highly complex and critical weather system that directly affects the livelihoods of over a billion people across the Indian subcontinent. Accurate short-term forecasting remains a major scientific challenge due to the monsoon's intrinsic nonlinearity and its sensitivity to multi-scale drivers, including local land-atmosphere interactions and large-scale ocean-atmosphere phenomena. In this study, we address the problem of forecasting daily rainfall across India during the summer months, focusing on both one-day and three-day lead times. We use Autoformers - deep learning transformer-based architectures designed for time series forecasting. These are trained on historical gridded precipitation data from the Indian Meteorological Department (1901--2023) at spatial resolutions of $0.25^\circ \times 0.25^\circ$, as well as $1^\circ \times 1^\circ$. The models also incorporate auxiliary meteorological variables from ECMWFs reanalysis datasets, namely, cloud cover, humidity, temperature, soil moisture, vorticity, and wind speed. Forecasts at $0.25^\circ \times 0.25^\circ$ are benchmarked against ECMWFs High-Resolution Ensemble System (HRES), widely regarded as the most accurate numerical weather predictor, and at $1^\circ \times 1^\circ $ with those from National Centre for Environmental Prediction (NCEP). We conduct both nationwide evaluations and localized analyses for major Indian cities. Our results indicate that transformer-based deep learning models consistently outperform both HRES and NCEP, as well as other climatological baselines. Specifically, compared to our model, forecasts from HRES and NCEP model have about 22\% and 43\% higher error, respectively, for a single day prediction, and over 27\% and 66\% higher error respectively, for a three day prediction.
• Abstract（参考訳）: インド夏モンスーン(英語: Indian summer monsoon)は、インド亜大陸全体で10億人を超える人々の生活に直接影響を与える、非常に複雑で重要な気象システムである。 正確な短期予測は、モンスーンの固有の非線形性と、局所的な陸-大気相互作用や大規模な海洋-大気現象を含む、マルチスケールのドライバに対する感度のため、大きな科学的課題である。 本研究では,1日と3日の両方のリードタイムに着目し,夏期のインドにおける日降雨予測の問題に対処する。 私たちは、時系列予測用に設計されたディープラーニングトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるAutoformerを使用しています。 これらは、インド気象局(1901-2023)の歴史的格子状降水データに基づいて、0.25^\circ \times 0.25^\circ$、および1^\circ \times 1^\circ$の空間解像度で訓練されている。 また、ECMWFの再分析データセット、すなわち雲の覆い、湿度、温度、土壌水分、渦性、風速の補助気象変数も組み込まれている。 予測値の0.25^\circ \times 0.25^\circ$は、ECMWFs High-Resolution Ensemble System (HRES) に対してベンチマークされる。 インドの主要都市を対象とした全国評価と地域分析を行った。 以上の結果から,変圧器を用いた深層学習モデルは,HRESとNCEP,その他の気候ベースラインを一貫して上回っていることが示唆された。 具体的には,本モデルと比較して,HRESモデルとNCEPモデルによる予測は,それぞれ1日の予測では約22\%,43\%,3日の予測では約27\%,66\%であった。

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