論文の概要: CloudNine: Analyzing Meteorological Observation Impact on Weather Prediction Using Explainable Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14861v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 01:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:59:54.295825
• Title: CloudNine: Analyzing Meteorological Observation Impact on Weather Prediction Using Explainable Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: cloudnine:説明可能なグラフニューラルネットワークを用いた気象予測における気象観測の影響分析
• Authors: Hyeon-Ju Jeon and Jeon-Ho Kang and In-Hyuk Kwon and O-Joun Lee
• Abstract要約: CloudNine'は、説明可能なグラフニューラルネットワーク(XGNN)に基づく特定の予測に対する個々の観測の影響の分析を可能にする 本研究では,地球系の3次元空間における観測をWebアプリケーションで探索し,個々の観測が特定の空間領域や時間領域における予測に与える影響を可視化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9019250262578853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The impact of meteorological observations on weather forecasting varies with sensor type, location, time, and other environmental factors. Thus, quantitative analysis of observation impacts is crucial for effective and efficient development of weather forecasting systems. However, the existing impact analysis methods are difficult to be widely applied due to their high dependencies on specific forecasting systems. Also, they cannot provide observation impacts at multiple spatio-temporal scales, only global impacts of observation types. To address these issues, we present a novel system called ``CloudNine,'' which allows analysis of individual observations' impacts on specific predictions based on explainable graph neural networks (XGNNs). Combining an XGNN-based atmospheric state estimation model with a numerical weather prediction model, we provide a web application to search for observations in the 3D space of the Earth system and to visualize the impact of individual observations on predictions in specific spatial regions and time periods.
• Abstract（参考訳）: 気象観測が天気予報に与える影響は、センサーの種類、位置、時間、その他の環境要因によって異なる。 したがって、気象予報システムの効率的かつ効率的な開発には、観測影響の定量的分析が不可欠である。 しかし,既存の影響分析手法は,特定の予測システムへの依存度が高いため,広く適用することは困難である。 また、複数の時空間スケールで観測効果を与えることができず、観測タイプの大域的な影響しか与えない。 これらの問題に対処するために,説明可能なグラフニューラルネットワーク(XGNN)に基づいて個々の観測結果が特定の予測に与える影響を分析する「CloudNine」という新しいシステムを提案する。 xgnnに基づく大気状態推定モデルと数値気象予測モデルを組み合わせることで、地球系の3次元空間における観測を探索し、個々の観測が特定の空間領域や時間における予測に与える影響を可視化するウェブアプリケーションを提供する。

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