論文の概要: DeepMedcast: A Deep Learning Method for Generating Intermediate Weather Forecasts among Multiple NWP Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10010v2
• Date: Sun, 22 Jun 2025 01:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 14:54:00.115607
• Title: DeepMedcast: A Deep Learning Method for Generating Intermediate Weather Forecasts among Multiple NWP Models
• Title（参考訳）: DeepMedcast: 複数のNWPモデル間の中間天気予報を生成するディープラーニング手法
• Authors: Atsushi Kudo,
• Abstract要約: 2つ以上のNWP出力間の中間予測を生成するディープラーニング手法であるDeepMedcastを提案する。 平均値とは異なり、DeepMedcastは気象学的に重要な特徴が算術平均と一致する予測を提供する。 ケーススタディと検証結果を通じてDeepMedcastの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerical weather prediction (NWP) centers around the world operate a variety of NWP models. In addition, recent advances in AI-driven NWP models have further increased the availability of NWP outputs. While this expansion holds the potential to improve forecast accuracy, it raises a critical question: which prediction is the most plausible? If the NWP models have comparable accuracy, it is impossible to determine in advance which one is the best. Traditional approaches, such as ensemble or weighted averaging, combine multiple NWP outputs to produce a single forecast with improved accuracy. However, they often result in meteorologically unrealistic and uninterpretable outputs, such as the splitting of tropical cyclone centers or frontal boundaries into multiple distinct systems. To address this issue, we propose DeepMedcast, a deep learning method that generates intermediate forecasts between two or more NWP outputs. Unlike averaging, DeepMedcast provides predictions in which meteorologically significant features -- such as the locations of tropical cyclones, extratropical cyclones, fronts, and shear lines -- approximately align with the arithmetic mean of the corresponding features predicted by the input NWP models, without distorting meteorological structures. We demonstrate the capability of DeepMedcast through case studies and verification results, showing that it produces realistic and interpretable forecasts with higher accuracy than the input NWP models. By providing plausible intermediate forecasts, DeepMedcast can significantly contribute to the efficiency and standardization of operational forecasting tasks, including general, marine, and aviation forecasts.
• Abstract（参考訳）: 世界中の数値気象予報(NWP)センターは、様々なNWPモデルを運用している。 さらに、AI駆動型NWPモデルの最近の進歩は、NWP出力の可用性をさらに高めた。 この拡張は予測精度を改善する可能性を秘めているが、重要な疑問を提起している。 NWPモデルが同等の精度を持つ場合、どのモデルが最も優れているかを事前に決定することは不可能である。 アンサンブルや重み付け平均化といった従来の手法では、複数のNWP出力を組み合わせて、1つの予測を精度良く生成する。 しかし、熱帯のサイクロン中心や正面の境界を複数の異なる系に分割するなど、気象学的に非現実的で解釈不能な出力をもたらすことが多い。 この問題に対処するために,2つ以上のNWP出力間の中間予測を生成するディープラーニング手法であるDeepMedcastを提案する。 平均値とは異なり、DeepMedcastは気象学的に重要な特徴(熱帯性サイクロン、熱帯性サイクロン、前線、せん断線など)が、気象学的構造を歪ませることなく、入力されたNWPモデルによって予測される対応する特徴の算術平均とほぼ一致することを予測している。 ケーススタディと検証結果を通してDeepMedcastの能力を実証し、入力されたNWPモデルよりも高精度で現実的で解釈可能な予測を生成することを示した。 もっともらしい中間予測を提供することにより、DeepMedcastは、一般、海洋、航空の予測を含む運用予測タスクの効率性と標準化に大きく貢献することができる。

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