論文の概要: Fuxi-DA: A Generalized Deep Learning Data Assimilation Framework for Assimilating Satellite Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08522v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 15:02:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 14:47:19.123184
- Title: Fuxi-DA: A Generalized Deep Learning Data Assimilation Framework for Assimilating Satellite Observations
- Title（参考訳）: Fuxi-DA:衛星観測を同化するための一般ディープラーニングデータ同化フレームワーク
- Authors: Xiaoze Xu, Xiuyu Sun, Wei Han, Xiaohui Zhong, Lei Chen, Hao Li,
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、世界中のトップNWPモデルのマッチング、さらには予測精度を超越する可能性を示している。
本研究は、衛星観測を同化するための一般化されたDLベースのDAフレームワークであるFuxiDAを紹介する。
Fengyun-4Bに搭載されたAdvanced Geosynchronous Radiation Imager(AGRI)のデータを同調することにより、FuXi-DAは解析誤差を一貫して軽減し、予測性能を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.934673617658609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data assimilation (DA), as an indispensable component within contemporary Numerical Weather Prediction (NWP) systems, plays a crucial role in generating the analysis that significantly impacts forecast performance. Nevertheless, the development of an efficient DA system poses significant challenges, particularly in establishing intricate relationships between the background data and the vast amount of multi-source observation data within limited time windows in operational settings. To address these challenges, researchers design complex pre-processing methods for each observation type, leveraging approximate modeling and the power of super-computing clusters to expedite solutions. The emergence of deep learning (DL) models has been a game-changer, offering unified multi-modal modeling, enhanced nonlinear representation capabilities, and superior parallelization. These advantages have spurred efforts to integrate DL models into various domains of weather modeling. Remarkably, DL models have shown promise in matching, even surpassing, the forecast accuracy of leading operational NWP models worldwide. This success motivates the exploration of DL-based DA frameworks tailored for weather forecasting models. In this study, we introduces FuxiDA, a generalized DL-based DA framework for assimilating satellite observations. By assimilating data from Advanced Geosynchronous Radiation Imager (AGRI) aboard Fengyun-4B, FuXi-DA consistently mitigates analysis errors and significantly improves forecast performance. Furthermore, through a series of single-observation experiments, Fuxi-DA has been validated against established atmospheric physics, demonstrating its consistency and reliability.
- Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は、現代の数値気象予測(NWP)システムにおいて欠かせない要素であり、予測性能に大きな影響を及ぼす分析を生成する上で重要な役割を果たしている。
それにもかかわらず、効率的なDAシステムの開発は、特に運用環境における限られた時間窓内で、背景データと大量のマルチソース観測データとの間の複雑な関係を確立する上で、大きな課題を生んでいる。
これらの課題に対処するため、研究者は、近似モデリングとスーパーコンピュータクラスタのパワーを活用して、各観測タイプの複雑な前処理方法を設計した。
深層学習(DL)モデルの出現はゲームチェンジャーであり、統合マルチモーダルモデリング、強化された非線形表現機能、優れた並列化を提供する。
これらの利点は、DLモデルを様々な気象モデリング分野に統合する努力を加速させた。
注目すべきことに、DLモデルは、世界中で運用されているNWPモデルの予測精度と一致し、さらに上回っている。
この成功は、天気予報モデルに適したDLベースのDAフレームワークの探索を動機付けている。
本研究では,衛星観測をシミュレートする汎用的なDLベースDAフレームワークであるFuxiDAを紹介する。
Fengyun-4Bに搭載されたAdvanced Geosynchronous Radiation Imager(AGRI)のデータを同調することにより、FuXi-DAは解析誤差を一貫して軽減し、予測性能を大幅に改善する。
さらに、一連の単一観測実験を通じて、Fuxi-DAは、その一貫性と信頼性を実証し、確立された大気物理学に対して検証された。
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