論文の概要: FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10191v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 01:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 12:32:51.388989
• Title: FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere
• Title（参考訳）: FengWu-W2S:地球大気のシームレスな気象・季節変動予測のための深層学習モデル
• Authors: Fenghua Ling, Kang Chen, Jiye Wu, Tao Han, Jing-Jia Luo, Wanli Ouyang, Lei Bai,
• Abstract要約: 本研究では,FengWuグローバル気象予報モデルに基づくFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。 我々は,FengWu-W2Sが大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの地球表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることを実証した。 日時から季節時の予測誤差成長に関するアブレーション実験
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.22497376154084
• License:
• Abstract: Seamless forecasting that produces warning information at continuum timescales based on only one system is a long-standing pursuit for weather-climate service. While the rapid advancement of deep learning has induced revolutionary changes in classical forecasting field, current efforts are still focused on building separate AI models for weather and climate forecasts. To explore the seamless forecasting ability based on one AI model, we propose FengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S), which builds on the FengWu global weather forecast model and incorporates an ocean-atmosphere-land coupling structure along with a diverse perturbation strategy. FengWu-W2S can generate 6-hourly atmosphere forecasts extending up to 42 days through an autoregressive and seamless manner. Our hindcast results demonstrate that FengWu-W2S reliably predicts atmospheric conditions out to 3-6 weeks ahead, enhancing predictive capabilities for global surface air temperature, precipitation, geopotential height and intraseasonal signals such as the Madden-Julian Oscillation (MJO) and North Atlantic Oscillation (NAO). Moreover, our ablation experiments on forecast error growth from daily to seasonal timescales reveal potential pathways for developing AI-based integrated system for seamless weather-climate forecasting in the future.
• Abstract（参考訳）: 1つのシステムのみに基づいて連続的な時間スケールで警告情報を生成するシームレスな予測は、長年の気象予報サービスである。 ディープラーニングの急速な進歩は、古典的な予測分野の革命的な変化を引き起こしているが、現在の取り組みは、天気と気候の予測のための別々のAIモデルの構築に注力している。 1つのAIモデルに基づくシームレスな予測能力を探求するため、FengWuグローバル気象予測モデルに基づいて、多様な摂動戦略とともに海洋-大気-土地結合構造を組み込んだFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。 FengWu-W2Sは、自己回帰的かつシームレスな方法で最大42日間の6時間の大気予測を生成することができる。 その結果,FengWu-W2Sは大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの大地表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることができた。 さらに, 日毎から季節毎の予測誤差の増大に関するアブレーション実験により, 天気予報をシームレスに予測するためのAIベースの統合システムを構築するための潜在的な経路が明らかとなった。

関連論文リスト

• Super Resolution On Global Weather Forecasts [0.1747623282473278]
  グループは,グローバル気象予測の空間分解能を高めることにより,既存の深層学習に基づく予測手法の改善を目指している。 具体的には、大域的精度を1度から0.5度に高めることにより、グラフCast温度予測における超解像(SR)の実行に関心がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:07:13Z)
• Lightning-Fast Convective Outlooks: Predicting Severe Convective Environments with Global AI-based Weather Models [0.08271752505511926]
  激しい対流嵐は最も危険な気象現象であり、正確な予測は影響を緩和する。 最近リリースされたAIベースの天気モデルスイートは、中距離の予測を数秒で生成する。 本稿では,再解析とECMWFの運用数値天気予報モデルISSに対して,対流パラメータを対象とした3つのAIモデルの予測能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:46:03Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
  我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。 この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:05:28Z)
• FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models [13.852128658186876]
  FuXi Subseasonal-to-Seasonal (FuXi-S2S)は、グローバルな日平均予測を最大42日間提供する機械学習モデルである。 ECMWF ERA5の再分析データから72年間の日次統計をトレーニングしたFuXi-S2Sは、ECMWFの最先端のサブシーズン・ツー・シーソンモデルを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T16:31:44Z)
• FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond 10 Days Lead [93.67314652898547]
  人工知能(AI)に基づく高度データ駆動型中距離気象予報システムFengWuについて紹介する。 FengWuは大気力学を正確に再現し、0.25度緯度で37の垂直レベルで将来の陸と大気の状態を予測することができる。 その結果、FengWuは予測能力を大幅に向上させ、熟練した中距離気象予報を10.75日間のリードまで拡張できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T09:16:39Z)
• Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast [91.9372563527801]
  我々は,世界天気予報を迅速かつ高精度に予測するためのディープラーニングベースのシステムであるPangu-Weatherを紹介する。 初めてAIベースの手法が、最先端の数値天気予報法(NWP)を精度で上回った。 Pangu-Weatherは、極端な天気予報や大規模なアンサンブル予測など、幅広い下流予測シナリオをサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:19:43Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。