Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning models for daily rainfall forecasting in Northern Tropical Africa using tropical wave predictors

論文の概要: Machine learning models for daily rainfall forecasting in Northern Tropical Africa using tropical wave predictors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16349v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 08:36:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 14:32:51.662852
Title: Machine learning models for daily rainfall forecasting in Northern Tropical Africa using tropical wave predictors
Title（参考訳）: 熱帯波予測器を用いた北熱帯アフリカにおける日降雨予測のための機械学習モデル
Authors: Athul Rasheeda Satheesh, Peter Knippertz, Andreas H. Fink,
Abstract要約: 数値気象予報(NWP)モデルは、北熱帯アフリカにおけるより単純な気候学に基づく降水予測と比較すると性能が劣ることが多い。本研究では,ガンマ回帰モデルと熱帯波(TW)で学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つの機械学習モデルを用いて,7～9月のモンスーンシーズンの日降雨を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Numerical weather prediction (NWP) models often underperform compared to simpler climatology-based precipitation forecasts in northern tropical Africa, even after statistical postprocessing. AI-based forecasting models show promise but have avoided precipitation due to its complexity. Synoptic-scale forcings like African easterly waves and other tropical waves (TWs) are important for predictability in tropical Africa, yet their value for predicting daily rainfall remains unexplored. This study uses two machine-learning models--gamma regression and a convolutional neural network (CNN)--trained on TW predictors from satellite-based GPM IMERG data to predict daily rainfall during the July-September monsoon season. Predictor variables are derived from the local amplitude and phase information of seven TW from the target and up-and-downstream neighboring grids at 1-degree spatial resolution. The ML models are combined with Easy Uncertainty Quantification (EasyUQ) to generate calibrated probabilistic forecasts and are compared with three benchmarks: Extended Probabilistic Climatology (EPC15), ECMWF operational ensemble forecast (ENS), and a probabilistic forecast from the ENS control member using EasyUQ (CTRL EasyUQ). The study finds that downstream predictor variables offer the highest predictability, with downstream tropical depression (TD)-type wave-based predictors being most important. Other waves like mixed-Rossby gravity (MRG), Kelvin, and inertio-gravity waves also contribute significantly but show regional preferences. ENS forecasts exhibit poor skill due to miscalibration. CTRL EasyUQ shows improvement over ENS and marginal enhancement over EPC15. Both gamma regression and CNN forecasts significantly outperform benchmarks in tropical Africa. This study highlights the potential of ML models trained on TW-based predictors to improve daily precipitation forecasts in tropical Africa.
Abstract（参考訳）: 数値気象予報 (NWP) モデルは, 統計処理後においても, 北熱帯アフリカにおけるより単純な気候学に基づく降水予測と比較すると, 性能が劣ることが多い。 AIベースの予測モデルは、将来性を示しているが、複雑さのために降水を避けている。アフリカ東部波やその他の熱帯波 (TW) のような複合的なスケールの強制力は、熱帯アフリカにおける予測可能性にとって重要であるが、毎日の降雨を予測する価値は未解明のままである。本研究では,衛星ベースGPM IMERGデータからTW予測器に学習したガンマ回帰モデルと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,7～9月のモンスーンシーズンの日降雨を予測する。予測変数は、7つのTWの局所振幅と位相情報から1度の空間分解能で、ターゲットと上流の隣接する格子から導出される。 MLモデルはEasy Uncertainty Quantification (EasyUQ)と組み合わせて、キャリブレーションされた確率予測を生成し、拡張確率気候学(EPC15)、ECMWFオペレーショナルアンサンブル予測(ENS)、EasyUQ(CTRL EasyUQ)を用いたENSコントロールメンバーからの確率予測の3つのベンチマークと比較される。この研究は、下流の予測変数が最も高い予測可能性を示し、下流の熱帯低気圧(TD)型波ベースの予測変数が最も重要であることを示している。混合ロスビー重力波(MRG)、ケルビン波、慣性重力波などの他の波も大きく寄与するが、地域的な嗜好を示す。 Sensor予測は誤診によるスキルの低下を示す。 CTRL EasyUQ は ENS よりも改善し, EPC15 より限界拡張を示した。ガンマ回帰とCNNの予測は、熱帯アフリカでのベンチマークで大きく上回っている。本研究は、熱帯アフリカにおける日降量の予測を改善するために、TWベースの予測器で訓練されたMLモデルの可能性を強調した。

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