論文の概要: Kilometer-Scale Convection Allowing Model Emulation using Generative Diffusion Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10958v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 15:56:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 12:35:03.923165
- Title: Kilometer-Scale Convection Allowing Model Emulation using Generative Diffusion Modeling
- Title（参考訳）: 生成拡散モデルを用いたモデルエミュレーションを考慮したキロメータースケール対流
- Authors: Jaideep Pathak, Yair Cohen, Piyush Garg, Peter Harrington, Noah Brenowitz, Dale Durran, Morteza Mardani, Arash Vahdat, Shaoming Xu, Karthik Kashinath, Michael Pritchard,
- Abstract要約: ストームスケール対流許容モデル(CAM)は雷雨とメソスケール対流システムの進化を予測する重要なツールである。
深層学習モデルは、これまでのところ、kmスケールの大気シミュレーションでは十分には証明されていない。
我々は,高分解能高速リフレッシュ(HRRR)モデル-NOAAの最先端3km動作CAMをエミュレートしたStormCastと呼ばれる生成拡散モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.340636269420692
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Storm-scale convection-allowing models (CAMs) are an important tool for predicting the evolution of thunderstorms and mesoscale convective systems that result in damaging extreme weather. By explicitly resolving convective dynamics within the atmosphere they afford meteorologists the nuance needed to provide outlook on hazard. Deep learning models have thus far not proven skilful at km-scale atmospheric simulation, despite being competitive at coarser resolution with state-of-the-art global, medium-range weather forecasting. We present a generative diffusion model called StormCast, which emulates the high-resolution rapid refresh (HRRR) model-NOAA's state-of-the-art 3km operational CAM. StormCast autoregressively predicts 99 state variables at km scale using a 1-hour time step, with dense vertical resolution in the atmospheric boundary layer, conditioned on 26 synoptic variables. We present evidence of successfully learnt km-scale dynamics including competitive 1-6 hour forecast skill for composite radar reflectivity alongside physically realistic convective cluster evolution, moist updrafts, and cold pool morphology. StormCast predictions maintain realistic power spectra for multiple predicted variables across multi-hour forecasts. Together, these results establish the potential for autoregressive ML to emulate CAMs -- opening up new km-scale frontiers for regional ML weather prediction and future climate hazard dynamical downscaling.
- Abstract（参考訳）: ストームスケール対流許容モデル(CAM)は、雷雨とメソスケール対流システムの進化を予測する重要なツールであり、極端な天候を損なう。
大気中の対流力学を明示的に解決することで、気象学者は危険に対する展望を提供するのに必要なニュアンスを得られる。
深層学習モデルは、現在最先端のグローバルな中距離気象予報と、粗い解像度で競い合っているにもかかわらず、これまでのところ、kmスケールの大気シミュレーションではささやかでないことが証明されている。
我々は,高分解能高速リフレッシュ(HRRR)モデル-NOAAの最先端3km動作CAMをエミュレートしたStormCastと呼ばれる生成拡散モデルを提案する。
StormCastは、大気境界層に高密度の垂直分解能を持つ1時間の時間ステップを用いて、kmスケールで99の状態変数を自動回帰予測する。
本研究では, 物理的に現実的な対流性クラスターの進化, 湿潤隆起, 冷プール形態学とともに, 合成レーダ反射率の競争的1-6時間予測技術を含む, 学習可能なkmスケールのダイナミックスを示す。
StormCast予測は、複数の予測変数の現実的なパワースペクトルをマルチ時間予測で維持する。
これらの結果は、自動回帰MLがCAMをエミュレートする可能性を確立し、地域ML天気予報と将来の気候リスクの動的ダウンスケーリングのための新しいkmスケールのフロンティアを開放する。
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