論文の概要: Spatial Temporal Approach for High-Resolution Gridded Wind Forecasting across Southwest Western Australia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20283v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 05:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 19:18:14.282339
• Title: Spatial Temporal Approach for High-Resolution Gridded Wind Forecasting across Southwest Western Australia
• Title（参考訳）: 西オーストラリア西部における高分解能グリッド型風速予測の時空間的アプローチ
• Authors: Fuling Chen, Kevin Vinsen, Arthur Filoche,
• Abstract要約: 本稿では,風速予測のための機械学習モデルの可能性について述べる。 これは、より情報的な意思決定を促進し、重要なセクターにおけるレジリエンスを高めるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43012765978447565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate wind speed and direction forecasting is paramount across many sectors, spanning agriculture, renewable energy generation, and bushfire management. However, conventional forecasting models encounter significant challenges in precisely predicting wind conditions at high spatial resolutions for individual locations or small geographical areas (< 20 km2) and capturing medium to long-range temporal trends and comprehensive spatio-temporal patterns. This study focuses on a spatial temporal approach for high-resolution gridded wind forecasting at the height of 3 and 10 metres across large areas of the Southwest of Western Australia to overcome these challenges. The model utilises the data that covers a broad geographic area and harnesses a diverse array of meteorological factors, including terrain characteristics, air pressure, 10-metre wind forecasts from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and limited observation data from sparsely distributed weather stations (such as 3-metre wind profiles, humidity, and temperature), the model demonstrates promising advancements in wind forecasting accuracy and reliability across the entire region of interest. This paper shows the potential of our machine learning model for wind forecasts across various prediction horizons and spatial coverage. It can help facilitate more informed decision-making and enhance resilience across critical sectors.
• Abstract（参考訳）: 正確な風速と方向予測は農業、再生可能エネルギー、森林火災管理など多くの分野で最重要である。 しかし、従来の予測モデルでは、個々の場所や小さな地理的領域(20km2)の高空間分解能で風況を正確に予測し、中から長距離の時間的傾向と包括的な時空間パターンを捉えるという大きな課題に直面している。 本研究は,西オーストラリア南西部の大地域を横断する高度3mから10mの高分解能格子状風速予測のための空間時間的アプローチに焦点を当てた。 このモデルは、広い地理的領域をカバーするデータを活用し、地形特性、気圧、欧州中レージ気象予報センターからの10メートル風速予報や、わずかに分散した気象観測所(3メートル風速分布、湿度、温度など)からの限られた観測データなど、様々な気象要因を利用する。 本稿では,風速予測のための機械学習モデルの可能性について述べる。 これは、より情報的な意思決定を促進し、重要なセクターにおけるレジリエンスを高めるのに役立つ。

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