論文の概要: Data driven weather forecasts trained and initialised directly from observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15586v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 12:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:11:26.791197
• Title: Data driven weather forecasts trained and initialised directly from observations
• Title（参考訳）: データ駆動型気象予報は直接観測から訓練・初期化される
• Authors: Anthony McNally, Christian Lessig, Peter Lean, Eulalie Boucher, Mihai Alexe, Ewan Pinnington, Matthew Chantry, Simon Lang, Chris Burrows, Marcin Chrust, Florian Pinault, Ethel Villeneuve, Niels Bormann, Sean Healy,
• Abstract要約: Skilful Machine Learned weather forecasts has challenged our approach to numerical weather prediction。 データ駆動システムは、過去の気象の長い歴史記録から学ぶことによって、将来の天気を予測するために訓練されている。 そこで我々は,ニューラルネットワークをトレーニングし,過去の観測から将来の天気を予測する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.44556167750856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skilful Machine Learned weather forecasts have challenged our approach to numerical weather prediction, demonstrating competitive performance compared to traditional physics-based approaches. Data-driven systems have been trained to forecast future weather by learning from long historical records of past weather such as the ECMWF ERA5. These datasets have been made freely available to the wider research community, including the commercial sector, which has been a major factor in the rapid rise of ML forecast systems and the levels of accuracy they have achieved. However, historical reanalyses used for training and real-time analyses used for initial conditions are produced by data assimilation, an optimal blending of observations with a physics-based forecast model. As such, many ML forecast systems have an implicit and unquantified dependence on the physics-based models they seek to challenge. Here we propose a new approach, training a neural network to predict future weather purely from historical observations with no dependence on reanalyses. We use raw observations to initialise a model of the atmosphere (in observation space) learned directly from the observations themselves. Forecasts of crucial weather parameters (such as surface temperature and wind) are obtained by predicting weather parameter observations (e.g. SYNOP surface data) at future times and arbitrary locations. We present preliminary results on forecasting observations 12-hours into the future. These already demonstrate successful learning of time evolutions of the physical processes captured in real observations. We argue that this new approach, by staying purely in observation space, avoids many of the challenges of traditional data assimilation, can exploit a wider range of observations and is readily expanded to simultaneous forecasting of the full Earth system (atmosphere, land, ocean and composition).
• Abstract（参考訳）: Skilful Machine Learned weather forecasts has challenged our approach to numerical weather prediction, demonstrate competitive performance than traditional physics-based approach。 データ駆動システムは、ECMWF ERA5のような過去の気象の長い歴史記録から学ぶことによって、将来の天気を予測するために訓練されている。 これらのデータセットは、ML予測システムの急速な増加と彼らが達成した精度のレベルの主要な要因である商業部門を含む、より広い研究コミュニティで自由に利用できるようになった。 しかし,初期条件のトレーニングやリアルタイム解析に使用される歴史的再解析は,物理に基づく予測モデルと観測の最適なブレンディングであるデータ同化によって行われる。 このように、多くのML予測システムは、彼らが挑戦しようとしている物理モデルに暗黙的かつ不定量的に依存している。 本稿では、ニューラルネットワークを用いて、過去の観測結果から、再解析に依存せずに、将来の天気を純粋に予測する新しいアプローチを提案する。 我々は、生の観測を用いて、観測そのものから直接学んだ大気のモデル(観測空間)を初期化する。 気象パラメータ(例えばSynOP表面データ)を将来および任意の位置で予測することにより、重要な気象パラメータ(表面温度や風など)の予測が得られる。 今後12時間にわたる予報観測の予備的な結果を示す。 これらは、実際の観測で捉えた物理過程の時間進化の学習を、すでに成功裏に証明している。 この新しいアプローチは、観測空間に純粋に留まり、従来のデータ同化の課題の多くを回避し、より広い範囲の観測を利用でき、地球全体のシステム(大気、陸、海洋、組成)の同時予測に容易に拡張できると主張している。

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)
• FuXi Weather: A data-to-forecast machine learning system for global weather [13.052716094161886]
  FuXi Weatherは、複数の衛星のデータと類似した機械学習の天気予報システムである。 FuXi 気象は、中央アフリカなどの観測圏において、ECMWF HRES を一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T07:42:01Z)
• Uncertainty quantification for data-driven weather models [0.0]
  本研究では,現在最先端の決定論的データ駆動気象モデルであるPangu-Weatherから確率的天気予報を生成するための不確実性定量化手法について検討・比較する。 具体的には,摂動によるアンサンブル予測を初期条件と比較し,予測の不確実性を定量化する手法を提案する。 欧州における選択された気象変数の中距離予測のケーススタディにおいて,不確実な定量化手法を用いてパング・ウェザーモデルを用いて得られた確率的予測は,有望な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:07:51Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
  我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。 この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:05:28Z)
• FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D Variational Assimilation [67.20588721130623]
  我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。 FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。 シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T02:07:56Z)
• SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models [13.331224394143117]
  不確かさの定量化は意思決定に不可欠である。 天気予報の不確実性を表す主要なアプローチは、予測の集合を生成することです。 本稿では,これらの予測を歴史的データから学習した深部生成拡散モデルを用いてエミュレートし,計算コストを補正することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T22:00:06Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

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。