Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet)

論文の概要: Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19154v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 13:14:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-28 14:08:07.752036
Title: Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet)
Title（参考訳）: デュアルディープニューラルネットワーク(D-DNet)による運用PM2.5予測の高速化
Authors: Shengjuan Cai, Fangxin Fang, Vincent-Henri Peuch, Mihai Alexe, Ionel Michael Navon, Yanghua Wang,
Abstract要約: 本稿では,リアルタイム観測を効率的に統合するD-DNet予測とデータ同化システムを提案する。 D-DNetはPM2.5とAOD550のグローバルな運用予測に優れており、2019年全体を通して一貫した精度を維持している。これは、Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) 4D-Varの運用予測システムよりも明らかに高い効率を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3848364262836075
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: PM2.5 forecasting is crucial for public health, air quality management, and policy development. Traditional physics-based models are computationally demanding and slow to adapt to real-time conditions. Deep learning models show potential in efficiency but still suffer from accuracy loss over time due to error accumulation. To address these challenges, we propose a dual deep neural network (D-DNet) prediction and data assimilation system that efficiently integrates real-time observations, ensuring reliable operational forecasting. D-DNet excels in global operational forecasting for PM2.5 and AOD550, maintaining consistent accuracy throughout the entire year of 2019. It demonstrates notably higher efficiency than the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) 4D-Var operational forecasting system while maintaining comparable accuracy. This efficiency benefits ensemble forecasting, uncertainty analysis, and large-scale tasks.
Abstract（参考訳）: PM2.5予測は公衆衛生、大気管理、政策開発に不可欠である。従来の物理学に基づくモデルは、計算的に要求され、リアルタイムな条件に適応するのに遅い。ディープラーニングモデルは効率性を示すが、エラーの蓄積による時間経過とともに精度の低下に悩まされている。これらの課題に対処するために、リアルタイムの観測を効率的に統合し、信頼性の高い運用予測を保証する、デュアルディープニューラルネットワーク(D-DNet)予測とデータ同化システムを提案する。 D-DNetはPM2.5とAOD550のグローバルな運用予測に優れており、2019年全体を通して一貫した精度を維持している。これは、同等の精度を維持しながら、Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) 4D-Varの運用予測システムよりも明らかに高い効率を示す。この効率は、アンサンブル予測、不確実性分析、大規模タスクの恩恵を受ける。

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