論文の概要: Multi-modal graph neural networks for localized off-grid weather forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12938v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 18:25:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:18:16.478951
- Title: Multi-modal graph neural networks for localized off-grid weather forecasting
- Title（参考訳）: 局所的なオフグリッド気象予報のためのマルチモーダルグラフニューラルネットワーク
- Authors: Qidong Yang, Jonathan Giezendanner, Daniel Salles Civitarese, Johannes Jakubik, Eric Schmitt, Anirban Chandra, Jeremy Vila, Detlef Hohl, Chris Hill, Campbell Watson, Sherrie Wang,
- Abstract要約: 機械学習や数値気象モデルによる天気予報製品は、現在、グローバル・レギュラー・グリッドで作成されている。
本研究では、異種グラフニューラルネットワーク(GNN)をエンドツーエンドにトレーニングし、グリッド化された予測をダウンスケールして、関心のある場所をオフグリッドする。
提案手法は,グローバルな大規模気象モデルと局所的高精度な予測とのギャップを橋渡しして,局所的な意思決定に役立てることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.890177521606208
- License:
- Abstract: Urgent applications like wildfire management and renewable energy generation require precise, localized weather forecasts near the Earth's surface. However, weather forecast products from machine learning or numerical weather models are currently generated on a global regular grid, on which a naive interpolation cannot accurately reflect fine-grained weather patterns close to the ground. In this work, we train a heterogeneous graph neural network (GNN) end-to-end to downscale gridded forecasts to off-grid locations of interest. This multi-modal GNN takes advantage of local historical weather observations (e.g., wind, temperature) to correct the gridded weather forecast at different lead times towards locally accurate forecasts. Each data modality is modeled as a different type of node in the graph. Using message passing, the node at the prediction location aggregates information from its heterogeneous neighbor nodes. Experiments using weather stations across the Northeastern United States show that our model outperforms a range of data-driven and non-data-driven off-grid forecasting methods. Our approach demonstrates how the gap between global large-scale weather models and locally accurate predictions can be bridged to inform localized decision-making.
- Abstract（参考訳）: 森林火災管理や再生可能エネルギー発生といった緊急の応用には、地球表面付近の正確な局部的な天気予報が必要である。
しかし,現在,大域的な正規格子上には,機械学習や数値気象モデルによる天気予報生成物が生成されており,地上付近の微粒な気象パターンを正確に反映することができない。
本研究では、異種グラフニューラルネットワーク(GNN)をエンドツーエンドにトレーニングし、グリッド化された予測をダウンスケールして、関心のある場所をオフグリッドする。
このマルチモーダルGNNは、局地的気象観測(風、温度など)を利用して、異なるリードタイムでの格子状気象予報を、局地的正確な予報に向けて補正する。
各データモダリティは、グラフ内の異なるタイプのノードとしてモデル化される。
メッセージパッシングを使用すると、予測位置のノードはその異質な隣ノードから情報を集約する。
米国北東部の気象観測所を用いた実験では、我々のモデルはデータ駆動および非データ駆動のオフグリッド予測手法よりも優れていた。
提案手法は,グローバルな大規模気象モデルと局所的高精度な予測とのギャップを橋渡しして,局所的な意思決定に役立てることができることを示す。
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