論文の概要: Data-driven rainfall prediction at a regional scale: a case study with Ghana

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14062v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:18.882765
• Title: Data-driven rainfall prediction at a regional scale: a case study with Ghana
• Title（参考訳）: 地域規模におけるデータ駆動降雨予測--ガーナを事例として
• Authors: Indrajit Kalita, Lucia Vilallonga, Yves Atchade,
• Abstract要約: 最先端の数値天気予報(NWP)モデルは、アフリカの熱帯地域で熟練した降雨予測を作成するのに苦労している。 2つのU-Net畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを開発し、12時間と30時間リード時の24時間降雨を予測する。 また,従来のNWPモデルとデータ駆動モデルを組み合わせることにより,予測精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.028179670997471
• License:
• Abstract: With a warming planet, tropical regions are expected to experience the brunt of climate change, with more intense and more volatile rainfall events. Currently, state-of-the-art numerical weather prediction (NWP) models are known to struggle to produce skillful rainfall forecasts in tropical regions of Africa. There is thus a pressing need for improved rainfall forecasting in these regions. Over the last decade or so, the increased availability of large-scale meteorological datasets and the development of powerful machine learning models have opened up new opportunities for data-driven weather forecasting. Focusing on Ghana in this study, we use these tools to develop two U-Net convolutional neural network (CNN) models, to predict 24h rainfall at 12h and 30h lead-time. The models were trained using data from the ERA5 reanalysis dataset, and the GPM-IMERG dataset. A special attention was paid to interpretability. We developed a novel statistical methodology that allowed us to probe the relative importance of the meteorological variables input in our model, offering useful insights into the factors that drive precipitation in the Ghana region. Empirically, we found that our 12h lead-time model has performances that match, and in some accounts are better than the 18h lead-time forecasts produced by the ECMWF (as available in the TIGGE dataset). We also found that combining our data-driven model with classical NWP further improves forecast accuracy.
• Abstract（参考訳）: 温暖な惑星では、熱帯地域は温暖な気候の変化を経験し、より激しい、より不安定な降雨のイベントを経験することが期待されている。 現在、最先端の数値天気予報(NWP)モデルは、アフリカの熱帯地域で熟練した降雨予測を作成するのに苦労していることが知られている。 そのため、これらの地域では降雨予測の改善の必要性が高まっている。 過去10年ほどで、大規模な気象データセットの可用性が向上し、強力な機械学習モデルの開発が、データ駆動の天気予報の新しい機会を開放した。 本研究では、ガーナに着目し、これらのツールを用いて、2つのU-Net畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを構築し、12時間と30時間リード時の24時間降雨を予測する。 モデルは、ERA5再分析データセットとGPM-IMERGデータセットからのデータを用いてトレーニングされた。 解釈可能性に特別な注意が払われた。 本研究では,ガーナ地方における降水要因を考察し,気象変数の相対的重要性を考察する統計手法を開発した。 経験的に、我々の12hのリードタイムモデルには、そのパフォーマンスが一致していることが分かり、いくつかの点でECMWFが生成した18hのリードタイム予測(TIGGEデータセットで利用可能なもの)よりも優れていることがわかりました。 また,従来のNWPモデルとデータ駆動モデルを組み合わせることにより,予測精度が向上することがわかった。

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