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。

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