論文の概要: HR-Extreme: A High-Resolution Dataset for Extreme Weather Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18885v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 16:20:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 08:01:28.120785
- Title: HR-Extreme: A High-Resolution Dataset for Extreme Weather Forecasting
- Title(参考訳): HR-Extreme:極端気象予報のための高分解能データセット
- Authors: Nian Ran, Peng Xiao, Yue Wang, Wesley Shi, Jianxin Lin, Qi Meng, Richard Allmendinger,
- Abstract要約: 本研究では,高解像度の極端気象事例を包含した包括的データセットを提案する。
HR-Extreme上での最先端ディープラーニングモデルと数値気象予測システム(NWP)の評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.561873438789242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of large deep learning models in weather forecasting has led to significant advancements in the field, including higher-resolution forecasting and extended prediction periods exemplified by models such as Pangu and Fuxi. Despite these successes, previous research has largely been characterized by the neglect of extreme weather events, and the availability of datasets specifically curated for such events remains limited. Given the critical importance of accurately forecasting extreme weather, this study introduces a comprehensive dataset that incorporates high-resolution extreme weather cases derived from the High-Resolution Rapid Refresh (HRRR) data, a 3-km real-time dataset provided by NOAA. We also evaluate the current state-of-the-art deep learning models and Numerical Weather Prediction (NWP) systems on HR-Extreme, and provide a improved baseline deep learning model called HR-Heim which has superior performance on both general loss and HR-Extreme compared to others. Our results reveal that the errors of extreme weather cases are significantly larger than overall forecast error, highlighting them as an crucial source of loss in weather prediction. These findings underscore the necessity for future research to focus on improving the accuracy of extreme weather forecasts to enhance their practical utility.
- Abstract(参考訳): 気象予報における大規模深層学習モデルの応用は、パングやフクシといったモデルで実証された高解像度予測や予測期間の延長など、この分野に大きな進歩をもたらした。
これらの成功にもかかわらず、過去の研究は、極度の気象事象の無視が主な特徴であり、そのような事象のために特別にキュレーションされたデータセットが利用可能であることは、依然として限られている。
そこで本研究では,NOAAが提供する3kmのリアルタイムデータセットであるHRRR(High-Resolution Rapid Refresh)データから得られた高解像度の極端気象事例を包含した包括的データセットを提案する。
また、HR-Extreme上での最先端ディープラーニングモデルと数値気象予測(NWP)システムの評価を行い、HR-Heimと呼ばれる改良されたベースライン深層学習モデルを提案する。
以上の結果から,極度の気象ケースの誤差は全体の予測誤差よりも著しく大きいことが判明した。
これらの知見は、今後の研究において、その実用性を高めるために、極端な天気予報の精度を改善することに焦点を当てる必要性を浮き彫りにしている。
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