論文の概要: Advancing Data-driven Weather Forecasting: Time-Sliding Data Augmentation of ERA5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08185v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 03:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 16:41:59.593465
• Title: Advancing Data-driven Weather Forecasting: Time-Sliding Data Augmentation of ERA5
• Title（参考訳）: データ駆動型気象予報の強化:ERA5のタイムスライディングデータ強化
• Authors: Minjong Cheon, Daehyun Kang, Yo-Hwan Choi, and Seon-Yu Kang
• Abstract要約: 我々は高解像度データへの共通依存から逸脱する新しい戦略を導入する。 本稿では,データ拡張と処理に対する新たなアプローチとして,変数の追加による従来のアプローチの改善について述べる。 その結果, 解像度が低いにもかかわらず, 提案手法は大気条件の予測にかなり精度が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern deep learning techniques, which mimic traditional numerical weather prediction (NWP) models and are derived from global atmospheric reanalysis data, have caused a significant revolution within a few years. In this new paradigm, our research introduces a novel strategy that deviates from the common dependence on high-resolution data, which is often constrained by computational resources, and instead utilizes low-resolution data (2.5 degrees) for global weather prediction and climate data analysis. Our main focus is evaluating data-driven weather prediction (DDWP) frameworks, specifically addressing sample size adequacy, structural improvements to the model, and the ability of climate data to represent current climatic trends. By using the Adaptive Fourier Neural Operator (AFNO) model via FourCastNet and a proposed time-sliding method to inflate the dataset of the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5), this paper improves on conventional approaches by adding more variables and a novel approach to data augmentation and processing. Our findings reveal that despite the lower resolution, the proposed approach demonstrates considerable accuracy in predicting atmospheric conditions, effectively rivaling higher-resolution models. Furthermore, the study confirms the model's proficiency in reflecting current climate trends and its potential in predicting future climatic events, underscoring its utility in climate change strategies. This research marks a pivotal step in the realm of meteorological forecasting, showcasing the feasibility of lower-resolution data in producing reliable predictions and opening avenues for more accessible and inclusive climate modeling. The insights gleaned from this study not only contribute to the advancement of climate science but also lay the groundwork for future innovations in the field.
• Abstract（参考訳）: 従来の数値気象予測(nwp)モデルを模倣し、地球規模の大気再分析データに由来する最新のディープラーニング技術は、数年のうちに大きな革命を引き起こした。 この新たなパラダイムでは、計算資源に制約されることが多い高解像度データへの共通依存から逸脱し、地球規模の天気予報や気候データ解析に低解像度データ(2.5度)を用いる新しい戦略を導入する。 データ駆動型気象予報(ddwp)フレームワークの評価、特にサンプルサイズの妥当性、モデルの構造的改善、気候データによる現在の気候トレンドの表現能力に重点を置いています。 The Adaptive Fourier Neural Operator (AFNO) model via FourCastNet and a proposed time-sliding method to inflate the dataset of the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5)により、より多くの変数を追加して従来のアプローチを改善し、データ拡張と処理に対する新しいアプローチを提案する。 その結果, 提案手法は低分解能にもかかわらず, 高分解能モデルに匹敵する大気条件の予測精度が高いことがわかった。 さらに,現在の気候動向を反映するモデルの習熟度と将来の気候事象を予測する可能性を確認し,気候変動戦略におけるその有用性を強調した。 この研究は気象予報の領域において重要なステップであり、よりアクセス可能で包括的な気候モデリングのための信頼できる予測と道を開く上で、低分解能データの実現可能性を示している。 この研究から得られた洞察は、気候科学の発展に寄与するだけでなく、この分野における将来のイノベーションの基盤となった。

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