論文の概要: Center-fixing of tropical cyclones using uncertainty-aware deep learning applied to high-temporal-resolution geostationary satellite imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16507v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 23:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 06:06:51.360564
• Title: Center-fixing of tropical cyclones using uncertainty-aware deep learning applied to high-temporal-resolution geostationary satellite imagery
• Title（参考訳）: 高時間分解能静止衛星画像への不確実性を考慮した深層学習による熱帯サイクロンの中心固定
• Authors: Ryan Lagerquist, Galina Chirokova, Robert DeMaria, Mark DeMaria, Imme Ebert-Uphoff,
• Abstract要約: GeoCenterと呼ばれるディープラーニングアルゴリズムは、熱帯サイクロンの表面循環中心の位置を決定するために使用される。 赤外線衛星画像のアニメーションを取り込み、ラグタイムで最大3時間までの10チャンネルを含む。 GeoCenterは平均/平均/RMS誤差を26.9/23.3/32.0 km、熱帯系では25.7/22.3/30.5 km、カテゴリー2〜5ハリケーンでは15.7/13.6/18.6 kmと達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining the location of a tropical cyclone's (TC) surface circulation center -- "center-fixing" -- is a critical first step in the TC-forecasting process, affecting current and future estimates of track, intensity, and structure. Despite a recent increase in the number of automated center-fixing methods, only one such method (ARCHER-2) is operational, and its best performance is achieved when using microwave or scatterometer data, which are not available at every forecast cycle. We develop a deep-learning algorithm called GeoCenter; it relies only on geostationary IR satellite imagery, which is available for all TC basins at high frequency (10-15 min) and low latency (< 10 min) during both day and night. GeoCenter ingests an animation (time series) of IR images, including 10 channels at lag times up to 3 hours. The animation is centered at a "first guess" location, offset from the true TC-center location by 48 km on average and sometimes > 100 km; GeoCenter is tasked with correcting this offset. On an independent testing dataset, GeoCenter achieves a mean/median/RMS (root mean square) error of 26.9/23.3/32.0 km for all systems, 25.7/22.3/30.5 km for tropical systems, and 15.7/13.6/18.6 km for category-2--5 hurricanes. These values are similar to ARCHER-2 errors when microwave or scatterometer data are available, and better than ARCHER-2 errors when only IR data are available. GeoCenter also performs skillful uncertainty quantification (UQ), producing a well calibrated ensemble of 200 TC-center locations. Furthermore, all predictors used by GeoCenter are available in real time, which would make GeoCenter easy to implement operationally every 10-15 min.
• Abstract（参考訳）: 熱帯性サイクロンの表面循環中心(TC)の位置を決定することは、TC予測プロセスにおける重要な第一歩であり、現在および将来の軌道、強度、構造の推定に影響を与える。 近年, 自動中心固定法が増加しているにもかかわらず, 1つの方法(ARCHER-2)のみが動作しており, マイクロ波や散乱計のデータを用いて予測サイクル毎に利用できない場合に, 最高の性能が得られる。 我々はGeoCenterと呼ばれる深層学習アルゴリズムを開発した。これは静止IR衛星画像にのみ依存しており、昼夜を問わず、全TC盆地で10～15分、低レイテンシ(10分)で利用できる。 GeoCenterはIR画像のアニメーション(時系列)を取り込み、ラグタイムで最大3時間までの10チャンネルを含む。 アニメーションは「第1の推測」位置に集中しており、実際のTC中心位置から平均48km、時には100kmまでオフセットし、GeoCenterはこのオフセットの修正を任されている。 独立したテストデータセットでは、GeoCenterは、すべてのシステムの平均/平均RMS誤差26.9/23.3/32.0 km、熱帯システム25.7/22.3/30.5 km、カテゴリー2〜5ハリケーン15.7/13.6/18.6 kmを達成している。 これらの値はマイクロ波や散乱計のデータが利用可能である場合のARCHER-2エラーと似ており、IRデータのみが利用可能である場合のARCHER-2エラーよりも優れている。 GeoCenterはまた、巧妙な不確実性定量化(UQ)を行い、200のTC中心位置のよく校正されたアンサンブルを生成する。 さらに、GeoCenterで使用されるすべての予測器はリアルタイムで利用可能であり、GeoCenterは10～15分毎に簡単に実装できる。

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