論文の概要: Advancing Meteorological Forecasting: AI-based Approach to Synoptic Weather Map Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05384v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 07:46:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:56:01.619371
• Title: Advancing Meteorological Forecasting: AI-based Approach to Synoptic Weather Map Analysis
• Title（参考訳）: 気象予報の高度化:AIによる相似気象図解析へのアプローチ
• Authors: Yo-Hwan Choi, Seon-Yu Kang, Minjong Cheon,
• Abstract要約: 本研究では,新しい事前処理手法と畳み込みオートエンコーダモデルを提案する。 このモデルでは、現在の大気条件にほぼ一致する歴史的シンフォティック気象図を認識できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686808512438363
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• Abstract: As global warming increases the complexity of weather patterns; the precision of weather forecasting becomes increasingly important. Our study proposes a novel preprocessing method and convolutional autoencoder model developed to improve the interpretation of synoptic weather maps. These are critical for meteorologists seeking a thorough understanding of weather conditions. This model could recognize historical synoptic weather maps that nearly match current atmospheric conditions, marking a significant step forward in modern technology in meteorological forecasting. This comprises unsupervised learning models like VQ-VQE, as well as supervised learning models like VGG16, VGG19, Xception, InceptionV3, and ResNet50 trained on the ImageNet dataset, as well as research into newer models like EfficientNet and ConvNeXt. Our findings proved that, while these models perform well in various settings, their ability to identify comparable synoptic weather maps has certain limits. Our research, motivated by the primary goal of significantly increasing meteorologists' efficiency in labor-intensive tasks, discovered that cosine similarity is the most effective metric, as determined by a combination of quantitative and qualitative assessments to accurately identify relevant historical weather patterns. This study broadens our understanding by shifting the emphasis from numerical precision to practical application, ensuring that our model is effective in theory practical, and accessible in the complex and dynamic field of meteorology.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化が気象パターンの複雑さを増すにつれ、天気予報の精度はますます重要になる。 本研究では,合成気象図の解釈を改善するために,新しい事前処理手法と畳み込みオートエンコーダモデルを提案する。 これらは気象学者にとって、気象条件の理解を深める上で重要なものである。 このモデルは、現在の大気条件にほぼ一致する歴史的シンフォニック気象図を認識でき、気象予報の現代技術における重要な進歩となった。 これはVQ-VQEのような教師なし学習モデルと、ImageNetデータセットでトレーニングされたVGG16、VGG19、Xception、InceptionV3、ResNet50のような教師なし学習モデルと、EfficientNetやConvNeXtのような新しいモデルの研究を含む。 以上の結果から,これらのモデルは様々な環境で良好に機能するが,類似した気象図を識別する能力には一定の限界があることが判明した。 我々の研究は、気象学者の労働集約的な作業における効率を著しく向上させることを主な目的とするものであり、コサインの類似性は、定量的および定性的な評価の組み合わせによって決定され、関連する歴史的気象パターンを正確に識別する上で、最も効果的な指標であることが判明した。 本研究は,数値的精度から実用的応用へ重点を移し,我々のモデルが理論的に実用的であり,気象学の複雑でダイナミックな分野に到達できることを保証することによって,我々の理解を広げるものである。

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