論文の概要: Generative Data Assimilation of Sparse Weather Station Observations at Kilometer Scales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16947v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:30.192768
• Title: Generative Data Assimilation of Sparse Weather Station Observations at Kilometer Scales
• Title（参考訳）: キロメータースケールにおけるスパース気象観測データの生成的同化
• Authors: Peter Manshausen, Yair Cohen, Jaideep Pathak, Mike Pritchard, Piyush Garg, Morteza Mardani, Karthik Kashinath, Simon Byrne, Noah Brenowitz,
• Abstract要約: そこで本研究では,現実的に複雑な1kmスケールの気象条件下でのスコアベースデータ同化の実現可能性を示す。 40の気象観測所からの観測を取り入れることで、左の観測所で10%低いRMSEが達成される。 ますます野心的な地域国家ジェネレータと、In situ、地上ベース、衛星リモートセンシングデータストリームの集合を組み合わす拡張を探求する時期だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.453657018459705
• License:
• Abstract: Data assimilation of observational data into full atmospheric states is essential for weather forecast model initialization. Recently, methods for deep generative data assimilation have been proposed which allow for using new input data without retraining the model. They could also dramatically accelerate the costly data assimilation process used in operational regional weather models. Here, in a central US testbed, we demonstrate the viability of score-based data assimilation in the context of realistically complex km-scale weather. We train an unconditional diffusion model to generate snapshots of a state-of-the-art km-scale analysis product, the High Resolution Rapid Refresh. Then, using score-based data assimilation to incorporate sparse weather station data, the model produces maps of precipitation and surface winds. The generated fields display physically plausible structures, such as gust fronts, and sensitivity tests confirm learnt physics through multivariate relationships. Preliminary skill analysis shows the approach already outperforms a naive baseline of the High-Resolution Rapid Refresh system itself. By incorporating observations from 40 weather stations, 10% lower RMSEs on left-out stations are attained. Despite some lingering imperfections such as insufficiently disperse ensemble DA estimates, we find the results overall an encouraging proof of concept, and the first at km-scale. It is a ripe time to explore extensions that combine increasingly ambitious regional state generators with an increasing set of in situ, ground-based, and satellite remote sensing data streams.
• Abstract（参考訳）: 気象予報モデルの初期化には,観測データの完全な大気状態への同化が不可欠である。 近年,モデルを再学習することなく新たな入力データを使用することが可能な深層生成データ同化法が提案されている。 また、運用地域気象モデルで使用される費用のかかるデータ同化プロセスも劇的に加速する可能性がある。 ここでは,米国中部の試験場において,現実的に複雑な km スケールの気象条件下でのスコアベースデータ同化の可能性を示す。 我々は,非条件拡散モデルを用いて,最先端のkmスケール分析製品であるHigh Resolution Rapid Refreshのスナップショットを生成する。 そして、スコアに基づくデータ同化を用いて、スパース気象観測所のデータを取り込むことで、降水と地表の風の地図を生成する。 生成したフィールドは、ガストフロントのような物理的にもっともらしい構造を示し、感度テストは多変量関係を通して学習物理学を確認する。 予備的なスキル分析は、この手法がハイリゾリューション・ラピッド・リフレッシュシステム自体のナイーブベースラインをすでに上回っていることを示している。 40の気象観測所からの観測を取り入れることで、左の観測所で10%低いRMSEが達成される。 アンサンブルDAの推定値の分散が不十分なような不完全性はいくつかあるが、全体としては概念実証の励ましとなる。 ますます野心的な地域国家ジェネレータと、In situ、地上ベース、衛星リモートセンシングデータストリームの集合を組み合わす拡張を探求する時期だ。

関連論文リスト

• WeatherReal: A Benchmark Based on In-Situ Observations for Evaluating Weather Models [11.016845506758841]
  我々は,地球近傍の地表面観測から得られた気象予報のための新しいベンチマークデータセットであるWeatherRealを紹介する。 本稿では,データセットの基盤となる情報源と処理手法を詳述するとともに,超局地的・極端な気象観測におけるその場観測の利点について述べる。 私たちの研究は、AIベースの天気予報研究を、よりアプリケーション中心で運用対応のアプローチへと進めることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T08:53:46Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Precipitation nowcasting with generative diffusion models [0.0]
  降水処理における拡散モデルの有効性について検討した。 本研究は, 確立されたU-Netモデルの性能と比較したものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T09:51:16Z)
• ClimaX: A foundation model for weather and climate [51.208269971019504]
  ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。 気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。 気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T23:19:01Z)
• GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting [107.40054095223779]
  我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。 全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。 我々は,GraphCastが1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-24T18:15:39Z)
• A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting [4.347494885647007]
  実世界のプロセスの相関は時間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。 時系列モデルが数値予測の代替となる。 本研究では,分解時間予測モデルにより計算コストを低減し,精度を向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T13:47:02Z)
• Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
  ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。 降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z)
• SmaAt-UNet: Precipitation Nowcasting using a Small Attention-UNet Architecture [5.28539620288341]
  データ駆動型ニューラルネットワークのアプローチにより,正確な降水量を推定できることが示唆された。 オランダ地域の降水マップとフランスのクラウドカバレッジのバイナリ画像を用いて、実際のデータセットに対する我々のアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T20:33:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。