論文の概要: Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06100v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 21:23:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:37:36.620675
- Title: Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging
- Title（参考訳）: 大規模スペクトルヌーディングによる数値気象予測技術向上のためのデータ駆動気象モデルの導入
- Authors: Syed Zahid Husain, Leo Separovic, Jean-François Caron, Rabah Aider, Mark Buehner, Stéphane Chamberland, Ervig Lapalme, Ron McTaggart-Cowan, Christopher Subich, Paul A. Vaillancourt, Jing Yang, Ayrton Zadra,
- Abstract要約: 本研究は,気象予測に対する物理学的アプローチとAI的アプローチの相対的強みと弱みについて述べる。
GEM予測された大規模状態変数をGraphCast予測に対してスペクトル的に評価するハイブリッドNWP-AIシステムを提案する。
その結果,このハイブリッド手法は,GEMモデルの予測能力を高めるために,GraphCastの強みを活用できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747339718564314
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Operational meteorological forecasting has long relied on physics-based numerical weather prediction (NWP) models. Recently, this landscape is facing disruption by the advent of data-driven artificial intelligence (AI)-based weather models, which offer tremendous computational performance and competitive forecasting skill. However, data-driven models for medium-range forecasting generally suffer from major limitations, including low effective resolution and a narrow range of predicted variables. This study illustrates the relative strengths and weaknesses of these competing paradigms using the GEM (Global Environmental Multiscale) and GraphCast models to represent physics-based and AI-based approaches, respectively. By analyzing global predictions from these two models against observations and analyses in both physical and spectral spaces, this study demonstrates that GraphCast-predicted large scales outperform GEM, particularly for longer lead times. Building on this insight, a hybrid NWP-AI system is proposed, wherein GEM-predicted large-scale state variables are spectrally nudged toward GraphCast predictions, while allowing GEM to freely generate fine-scale details critical for weather extremes. Results indicate that this hybrid approach is capable of leveraging the strengths of GraphCast to enhance the prediction skill of the GEM model. Importantly, trajectories of tropical cyclones are predicted with enhanced accuracy without significant changes in intensity. Furthermore, this new hybrid system ensures that meteorologists have access to a complete set of forecast variables, including those relevant for high-impact weather events.
- Abstract（参考訳）: 運用気象予報は物理学に基づく数値気象予報(NWP)モデルに依存してきた。
近年、データ駆動型人工知能(AI)ベースの気象モデルが出現し、計算性能と競争予測能力が著しく向上し、この状況は混乱に直面している。
しかし、中距離予測のためのデータ駆動モデルは一般的に、低い有効解像度や予測変数の狭い範囲を含む大きな制限に悩まされる。
本研究は、GEM(Global Environmental Multiscale)モデルとGraphCastモデルを用いて、これらの競合するパラダイムの相対的な強みと弱みを示し、それぞれ物理ベースのアプローチとAIベースのアプローチを示す。
物理空間とスペクトル空間の両方における観測と解析に対する2つのモデルからのグローバルな予測を解析することにより、グラフCast予測による大規模予測が、特に長いリード時間においてGEMより優れていることを示す。
この知見に基づくハイブリッドNWP-AIシステムを提案し,GEM予測された大規模状態変数をGraphCast予測に対してスペクトル的に評価し,GEMが気象極端に重要な細部を自由に生成できるようにする。
その結果,このハイブリッド手法は,GEMモデルの予測能力を高めるために,GraphCastの強みを活用できることが示唆された。
重要なことは、トロピカルサイクロンの軌道は、強度に大きな変化を伴わずに精度を上げて予測される。
さらに、この新しいハイブリッドシステムにより、気象学者は、高影響の気象イベントに関連するものを含む、予測変数の完全なセットにアクセスできるようになる。
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