論文の概要: Integrating Ensemble Kalman Filter with AI-based Weather Prediction Model ClimaX
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17781v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 05:22:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 15:08:06.901345
- Title: Integrating Ensemble Kalman Filter with AI-based Weather Prediction Model ClimaX
- Title（参考訳）: AIに基づく天気予報モデルClimaXによるアンサンブルカルマンフィルタの統合
- Authors: Shunji Kotsuki, Kenta Shiraishi, Atsushi Okazaki,
- Abstract要約: 本研究では,局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)とAIに基づく天気予報モデルClimaXの統合について検討する。
実験により、AIベースの天気予報モデルでは、アンサンブルデータ同化が安定して循環したことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI)-based weather prediction research is growing rapidly and has shown to be competitive with the advanced dynamic numerical weather prediction models. However, research combining AI-based weather prediction models with data assimilation remains limited partially because long-term sequential data assimilation cycles are required to evaluate data assimilation systems. This study explores integrating the local ensemble transform Kalman filter (LETKF) with an AI-based weather prediction model ClimaX. Our experiments demonstrated that the ensemble data assimilation cycled stably for the AI-based weather prediction model using covariance inflation and localization techniques inside the LETKF. While ClimaX showed some limitations in capturing flow-dependent error covariance compared to dynamical models, the AI-based ensemble forecasts provided reasonable and beneficial error covariance in sparsely observed regions. These findings highlight the potential of AI models in weather forecasting and the importance of physical consistency and accurate error growth representation in improving ensemble data assimilation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ベースの天気予報研究は急速に成長しており、先進的な動的数値気象予報モデルと競合している。
しかし、データ同化システムを評価するためには、長期連続データ同化サイクルが必要であるため、AIベースの天気予報モデルとデータ同化を併用する研究は、部分的には限られている。
本研究では,局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)とAIに基づく天気予報モデルClimaXの統合について検討する。
実験により,LETKF内における共分散インフレーションと局所化技術を用いて,AIに基づく天気予報モデルにおいて,アンサンブルデータの同化が安定に進行することを示した。
ClimaXは、動的モデルと比較してフロー依存誤差の共分散を捕捉する際のいくつかの制限を示したが、AIベースのアンサンブル予測は、わずかに観察された領域で合理的で有益なエラー共分散を提供した。
これらの結果は、天気予報におけるAIモデルの可能性と、アンサンブルデータ同化の改善における物理的な一貫性と正確なエラー成長表現の重要性を強調している。
関連論文リスト
- Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data [0.0]
本研究では,デリー地域の温度予測精度を高めるために,ハイブリッドCNN-LSTMモデルを提案する。
モデルの構築とトレーニングには,包括的データ前処理や探索分析など,直接的および間接的手法を併用した。
実験結果から,CNN-LSTMモデルが従来の予測手法よりも精度と安定性の両面で優れていたことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-14T11:06:07Z) - A Benchmark for AI-based Weather Data Assimilation [10.100157158477145]
本研究では,シミュレーション観測,実世界観測,ERA5再解析により構築したベンチマークであるDABenchを提案する。
実験の結果,4DVarFormerV2とSformerを統合したエンド・ツー・エンドの天気予報システムが実世界の観測を同化できることが確認された。
提案されているDABenchは、AIベースのDA、AIベースの天気予報、および関連するドメインの研究を大幅に前進させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T08:50:19Z) - Generalizing Weather Forecast to Fine-grained Temporal Scales via Physics-AI Hybrid Modeling [55.13352174687475]
本稿では,天気予報をより微細なテンポラルスケールに一般化する物理AIハイブリッドモデル(WeatherGFT)を提案する。
具体的には、小さな時間スケールで物理進化をシミュレートするために、慎重に設計されたPDEカーネルを用いる。
我々は、異なるリードタイムでのモデルの一般化を促進するためのリードタイムアウェアトレーニングフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:21:02Z) - 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) - A Practical Probabilistic Benchmark for AI Weather Models [0.7978324349017066]
我々は、GraphCastとPanguの2つの主要なAI天気モデルが確率論的CRPSメトリクスに結びついていることを示す。
また、多くのデータ駆動気象モデルが採用している複数の時間-ステップ損失関数が、非生産的であることも明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-27T05:53:16Z) - 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) - Towards Learned Emulation of Interannual Water Isotopologue Variations
in General Circulation Models [2.161227459325287]
本研究では, 降水時の酸素同位体組成の明示的な物理に基づくシミュレーションを, 機械学習を用いて置き換える可能性を検討する。
我々は、UNetアーキテクチャの成功に基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装し、球面ネットワークアーキテクチャが地球の緯度-経度格子を平坦な画像として扱うという単純なアプローチよりも優れているかどうかをテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-31T07:54:52Z) - 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) - Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse
Gaussian processes [61.31361524229248]
計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。
我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z)
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。