論文の概要: Super Resolution On Global Weather Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11502v2
• Date: Thu, 19 Sep 2024 02:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-20 13:12:23.604384
• Title: Super Resolution On Global Weather Forecasts
• Title（参考訳）: 世界の天気予報に関するスーパーレゾリューション
• Authors: Lawrence Zhang, Adam Yang, Rodz Andrie Amor, Bryan Zhang, Dhruv Rao,
• Abstract要約: グループは,グローバル気象予測の空間分解能を高めることにより,既存の深層学習に基づく予測手法の改善を目指している。 具体的には、大域的精度を1度から0.5度に高めることにより、グラフCast温度予測における超解像(SR)の実行に関心がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1747623282473278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasting is a vitally important tool for tasks ranging from planning day to day activities to disaster response planning. However, modeling weather has proven to be challenging task due to its chaotic and unpredictable nature. Each variable, from temperature to precipitation to wind, all influence the path the environment will take. As a result, all models tend to rapidly lose accuracy as the temporal range of their forecasts increase. Classical forecasting methods use a myriad of physics-based, numerical, and stochastic techniques to predict the change in weather variables over time. However, such forecasts often require a very large amount of data and are extremely computationally expensive. Furthermore, as climate and global weather patterns change, classical models are substantially more difficult and time-consuming to update for changing environments. Fortunately, with recent advances in deep learning and publicly available high quality weather datasets, deploying learning methods for estimating these complex systems has become feasible. The current state-of-the-art deep learning models have comparable accuracy to the industry standard numerical models and are becoming more ubiquitous in practice due to their adaptability. Our group seeks to improve upon existing deep learning based forecasting methods by increasing spatial resolutions of global weather predictions. Specifically, we are interested in performing super resolution (SR) on GraphCast temperature predictions by increasing the global precision from 1 degree of accuracy to 0.5 degrees, which is approximately 111km and 55km respectively.
• Abstract（参考訳）: 天気予報は、日中活動から災害対応計画まで、タスクにとって極めて重要なツールである。 しかし、そのカオス的かつ予測不能な性質のため、気象のモデリングは難しい課題であることが証明されている。 温度から降水から風まで、各変数は環境がもたらす経路に影響を与える。 その結果、予測の時間範囲が大きくなるにつれて、全てのモデルでは精度が急速に低下する傾向にある。 古典的な予測手法は、時間とともに変化する気象の変化を予測するために、物理学、数値、確率的なテクニックを多用している。 しかし、そのような予測は、しばしば非常に大量のデータを必要とし、非常に計算コストが高い。 さらに、気候や地球規模の気象パターンが変化するにつれて、古典的なモデルは環境の変化のために更新するのにかなり困難で時間がかかります。 幸いなことに、ディープラーニングの最近の進歩と、公開可能な高品質気象データセットにより、これらの複雑なシステムを推定するための学習方法のデプロイが実現可能になった。 現在の最先端のディープラーニングモデルは、業界標準の数値モデルに匹敵する精度を持ち、適応性のために実践的によりユビキタスになりつつある。 本研究グループは,地球規模の気象予測の空間分解能を高めることにより,既存の深層学習に基づく予測手法の改善を目指す。 具体的には,大域的精度を1度から0.5度に上げ,それぞれ約111kmと55kmとすることで,グラフCast温度予測における超解像(SR)の実行に関心がある。

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