Fugu-MT 論文翻訳(概要): CloudCast -- Total Cloud Cover Nowcasting with Machine Learning

論文の概要: CloudCast -- Total Cloud Cover Nowcasting with Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21329v1
Date: Sun, 27 Oct 2024 14:46:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:39:12.027006
Title: CloudCast -- Total Cloud Cover Nowcasting with Machine Learning
Title（参考訳）: CloudCast - マシンラーニングによる全クラウドカバーのストリーミング
Authors: Mikko Partio, Leila Hieta, Anniina Kokkonen,
Abstract要約: 雲は天気予報において重要な役割を担い、農業、太陽光発電、航空などいくつかの分野に影響を与える。数値天気予報(NWP)モデルの進歩にもかかわらず、雲の形成過程の小さな性質のため、雲全体の被覆を予測することは困難である。我々は、U-Netアーキテクチャに基づいた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるCloudCastを紹介し、最大5時間前に全クラウドカバー(TCC)を予測するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Cloud cover plays a critical role in weather prediction and impacts several sectors, including agriculture, solar power generation, and aviation. Despite advancements in numerical weather prediction (NWP) models, forecasting total cloud cover remains challenging due to the small-scale nature of cloud formation processes. In this study, we introduce CloudCast, a convolutional neural network (CNN) based on the U-Net architecture, designed to predict total cloud cover (TCC) up to five hours ahead. Trained on five years of satellite data, CloudCast significantly outperforms traditional NWP models and optical flow methods. Compared to a reference NWP model, CloudCast achieves a 24% lower mean absolute error and reduces multi-category prediction errors by 46%. The model demonstrates strong performance, particularly in capturing the large-scale structure of cloud cover in the first few forecast hours, though later predictions are subject to blurring and underestimation of cloud formation. An ablation study identified the optimal input features and loss functions, with MAE-based models performing the best. CloudCast has been integrated into the Finnish Meteorological Institute's operational nowcasting system, where it improves cloud cover forecasts used by public and private sector clients. While CloudCast is limited by a relatively short skillful lead time of about three hours, future work aims to extend this through more complex network architectures and higher-resolution data. CloudCast code is available at https://github.com/fmidev/cloudcast.
Abstract（参考訳）: 雲は天気予報において重要な役割を担い、農業、太陽光発電、航空などいくつかの分野に影響を与える。数値天気予報(NWP)モデルの進歩にもかかわらず、雲の形成過程の小さな性質のため、雲全体の被覆を予測することは困難である。本研究では,U-Netアーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるCloudCastを紹介する。 5年間の衛星データに基づいて訓練されたCloudCastは、従来のNWPモデルと光学フロー法を著しく上回っている。参照NWPモデルと比較して、CloudCastは平均絶対誤差を24%低くし、マルチカテゴリ予測エラーを46%削減する。このモデルは、特に最初の数時間で雲の大規模構造を捉える際に強い性能を示すが、後の予測では雲の形成の曖昧さと過小評価を受ける。アブレーション研究では、最適入力特徴と損失関数が同定され、MAEベースのモデルが最もよく機能する。 CloudCastはフィンランド気象研究所の運用システムに統合され、公共および民間のクライアントが使用するクラウドカバー予測を改善している。 CloudCastは、およそ3時間という比較的短い熟練したリードタイムによって制限されているが、今後の作業は、より複雑なネットワークアーキテクチャと高解像度のデータによってこれを拡張することを目指している。 CloudCastのコードはhttps://github.com/fmidev/cloudcast.comから入手できる。

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