Fugu-MT 論文翻訳(概要): Validating Deep-Learning Weather Forecast Models on Recent High-Impact Extreme Events

論文の概要: Validating Deep-Learning Weather Forecast Models on Recent High-Impact Extreme Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17652v1
Date: Fri, 26 Apr 2024 18:18:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 20:00:20.286098
Title: Validating Deep-Learning Weather Forecast Models on Recent High-Impact Extreme Events
Title（参考訳）: 最近の高強度極端事象に対する深層学習天気予報モデルの検証
Authors: Olivier C. Pasche, Jonathan Wider, Zhongwei Zhang, Jakob Zscheischler, Sebastian Engelke,
Abstract要約: 気象予報モデルとECMWFの高分解能予測(HRES)システムを3つのケーススタディで比較した。我々は,機械学習の天気予報モデルが,記録破りイベントにおけるHRESと類似の精度を達成できることを示す。しかし、極端な条件への外挿は、機械学習モデルにHRESよりも深刻な影響を及ぼす可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1747623282473278
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The forecast accuracy of deep-learning-based weather prediction models is improving rapidly, leading many to speak of a "second revolution in weather forecasting". With numerous methods being developed, and limited physical guarantees offered by deep-learning models, there is a critical need for comprehensive evaluation of these emerging techniques. While this need has been partly fulfilled by benchmark datasets, they provide little information on rare and impactful extreme events, or on compound impact metrics, for which model accuracy might degrade due to misrepresented dependencies between variables. To address these issues, we compare deep-learning weather prediction models (GraphCast, PanguWeather, FourCastNet) and ECMWF's high-resolution forecast (HRES) system in three case studies: the 2021 Pacific Northwest heatwave, the 2023 South Asian humid heatwave, and the North American winter storm in 2021. We find evidence that machine learning (ML) weather prediction models can locally achieve similar accuracy to HRES on record-shattering events such as the 2021 Pacific Northwest heatwave and even forecast the compound 2021 North American winter storm substantially better. However, extrapolating to extreme conditions may impact machine learning models more severely than HRES, as evidenced by the comparable or superior spatially- and temporally-aggregated forecast accuracy of HRES for the two heatwaves studied. The ML forecasts also lack variables required to assess the health risks of events such as the 2023 South Asian humid heatwave. Generally, case-study-driven, impact-centric evaluation can complement existing research, increase public trust, and aid in developing reliable ML weather prediction models.
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく天気予報モデルの予測精度は急速に向上しており、多くの人々が「天気予報の第2次革命」と発言している。多くの手法が開発され、深層学習モデルによって提供される物理的な保証が限られているため、これらの新興技術の包括的な評価が不可欠である。このニーズはベンチマークデータセットによって部分的に満たされているが、まれで影響の大きい極端なイベントや、変数間の依存関係が誤って表現されているためモデル精度が低下する複合インパクトメトリクスについてはほとんど情報を提供していない。これらの問題に対処するため、2021年の太平洋太平洋熱波、2023年の南アジア湿潤熱波、2021年の北米冬の嵐の3つのケーススタディにおいて、ディープラーニング天気予報モデル(GraphCast、PanguWeather、FourCastNet)とECMWFの高解像度予報システム(HRES)を比較した。機械学習(ML)の天気予報モデルが2021年の太平洋岸北西部熱波のような記録破りの出来事において、HRESと同様の精度をローカルに達成できることを示す。しかし、極端条件への外挿は、2つの熱波に対するHRESの時間的および空間的に比較された予測精度によって証明されるように、機械学習モデルにHRESよりも深刻な影響を及ぼす可能性がある。 ML予測には、2023年の南アジア湿潤熱波のようなイベントの健康リスクを評価するための変数が欠けている。一般的に、ケーススタディ駆動のインパクト中心の評価は、既存の研究を補完し、公衆信頼を高め、信頼性の高いML天気予報モデルの開発を支援することができる。

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