Fugu-MT 論文翻訳(概要): FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications

論文の概要: FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07188v1
Date: Wed, 11 Sep 2024 11:21:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 14:49:40.628504
Title: FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications
Title（参考訳）: FuXi-2.0:実践的応用のための機械学習天気予報モデルの改善
Authors: Xiaohui Zhong, Lei Chen, Xu Fan, Wenxu Qian, Jun Liu, Hao Li,
Abstract要約: FuXi-2.0は先進的な機械学習モデルであり、1時間の世界的な天気予報を配信し、気象変数の包括的なセットを含む。 FuXi-2.0は、風力や太陽エネルギー、航空、海運などに関連する重要な気象変数を予測するために、ECMWF HRESを一貫して上回っている。 FuXi-2.0 は大気と海洋の両方を統合しており、大気と海洋を結合したモデルの開発において大きな前進を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.50902060124504
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Machine learning (ML) models have become increasingly valuable in weather forecasting, providing forecasts that not only lower computational costs but often match or exceed the accuracy of traditional numerical weather prediction (NWP) models. Despite their potential, ML models typically suffer from limitations such as coarse temporal resolution, typically 6 hours, and a limited set of meteorological variables, limiting their practical applicability. To overcome these challenges, we introduce FuXi-2.0, an advanced ML model that delivers 1-hourly global weather forecasts and includes a comprehensive set of essential meteorological variables, thereby expanding its utility across various sectors like wind and solar energy, aviation, and marine shipping. Our study conducts comparative analyses between ML-based 1-hourly forecasts and those from the high-resolution forecast (HRES) of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) for various practical scenarios. The results demonstrate that FuXi-2.0 consistently outperforms ECMWF HRES in forecasting key meteorological variables relevant to these sectors. In particular, FuXi-2.0 shows superior performance in wind power forecasting compared to ECMWF HRES, further validating its efficacy as a reliable tool for scenarios demanding precise weather forecasts. Additionally, FuXi-2.0 also integrates both atmospheric and oceanic components, representing a significant step forward in the development of coupled atmospheric-ocean models. Further comparative analyses reveal that FuXi-2.0 provides more accurate forecasts of tropical cyclone intensity than its predecessor, FuXi-1.0, suggesting that there are benefits of an atmosphere-ocean coupled model over atmosphere-only models.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、計算コストを下げるだけでなく、従来の数値天気予報(NWP)モデルの精度にマッチまたは超える予測を提供するため、天気予報においてますます価値が高まっている。その可能性にもかかわらず、MLモデルは一般的に粗い時間分解能(典型的には6時間)や気象変数の限定といった限界に悩まされ、実用性は制限される。これらの課題を克服するために,風力や太陽エネルギー,航空,海運など,さまざまな分野に応用範囲を広げる,一時間の世界的な天気予報を提供する高度MLモデルであるFuXi-2.0を紹介した。本研究では,MLに基づく1時間予測と欧州中距離気象予報センター(ECMWF)の高分解能予測(HRES)との比較分析を行った。その結果,FuXi-2.0はECMWF HRESを常に上回り,これらのセクターに関連する重要な気象変数を予測することができた。特に、FuXi-2.0はECMWF HRESと比較して風力発電予測の性能が優れており、正確な天気予報を必要とするシナリオの信頼性の高いツールとしての有効性が検証されている。さらに、FuXi-2.0は大気と海洋の両方のコンポーネントを統合しており、大気と海洋を結合したモデルの開発において大きな前進を示している。さらに比較分析した結果、FuXi-2.0は前任のFuXi-1.0よりも熱帯性サイクロンの強度の正確な予測を提供しており、大気のみのモデルよりも大気-海洋結合モデルの利点があることが示唆された。

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