論文の概要: Ensemble data assimilation to diagnose AI-based weather prediction model: A case with ClimaX
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17781v2
- Date: Fri, 9 Aug 2024 05:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 17:59:25.746540
- Title: Ensemble data assimilation to diagnose AI-based weather prediction model: A case with ClimaX
- Title（参考訳）: AIに基づく天気予報モデルの診断にデータ同化を応用したClimaXの1例
- Authors: Shunji Kotsuki, Kenta Shiraishi, Atsushi Okazaki,
- Abstract要約: 本研究では,AIに基づく天気予報モデルの診断にアンサンブルデータ同化を用いた手法を提案する。
AIベースのモデルであるClimaXを用いた実験では、AIベースの天気予報モデルに対して、アンサンブルデータ同化が安定して周期化されることが実証された。
- 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 proposes using ensemble data assimilation for diagnosing AI-based weather prediction models, and marked the first successful implementation of ensemble Kalman filter with AI-based weather prediction models. Our experiments with an AI-based model ClimaX demonstrated that the ensemble data assimilation cycled stably for the AI-based weather prediction model using covariance inflation and localization techniques within the ensemble Kalman filter. 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. In addition, ensemble data assimilation revealed that error growth based on ensemble ClimaX predictions was weaker than that of dynamical NWP models, leading to higher inflation factors. A series of experiments demonstrated that ensemble data assimilation can be used to diagnose properties of AI weather prediction models such as physical consistency and accurate error growth representation.
- 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,AIに基づく天気予報モデルの診断にアンサンブルデータ同化を用いることを提案し,AIベースの天気予報モデルを用いたアンサンブルカルマンフィルタの実装を初めて成功させた。
AIに基づくモデルClimaXを用いた実験では、アンサンブルデータ同化が、共分散インフレーションとアンサンブルカルマンフィルタ内のローカライゼーション技術を用いて、AIベースの天気予報モデルに対して安定に周期化されることを実証した。
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。
さらに、アンサンブルデータ同化により、アンサンブルのClimaX予測に基づく誤差の増大は動的NWPモデルよりも弱いことが判明し、高いインフレーション係数が得られた。
一連の実験により、アンサンブルデータ同化は、物理的整合性や正確なエラー成長表現などのAI天気予報モデルの特性の診断に利用できることが示された。
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