論文の概要: Leadsee-Precip: A Deep Learning Diagnostic Model for Precipitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12640v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:35:31.301698
• Title: Leadsee-Precip: A Deep Learning Diagnostic Model for Precipitation
• Title（参考訳）: Leadsee-Precip: 降水の深層学習診断モデル
• Authors: Weiwen Ji, Jin Feng, Yueqi Liu, Yulu Qiu, Hua Gao,
• Abstract要約: 本稿では,気象循環場から降水を生成するための地球規模の深層学習モデルであるPedsee-Precipを提案する。 このモデルは、降水量予測の課題に取り組むために、情報バランススキームを利用する。 Leadsee-Precipの降水量は観測値とより一致しており、地球規模の数値天気予報モデルと競合する性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Recently, deep-learning weather forecasting models have surpassed traditional numerical models in terms of the accuracy of meteorological variables. However, there is considerable potential for improvements in precipitation forecasts, especially for heavy precipitation events. To address this deficiency, we propose Leadsee-Precip, a global deep learning model to generate precipitation from meteorological circulation fields. The model utilizes an information balance scheme to tackle the challenges of predicting heavy precipitation caused by the long-tail distribution of precipitation data. Additionally, more accurate satellite and radar-based precipitation retrievals are used as training targets. Compared to artificial intelligence global weather models, the heavy precipitation from Leadsee-Precip is more consistent with observations and shows competitive performance against global numerical weather prediction models. Leadsee-Precip can be integrated with any global circulation model to generate precipitation forecasts. But the deviations between the predicted and the ground-truth circulation fields may lead to a weakened precipitation forecast, which could potentially be mitigated by further fine-tuning based on the predicted circulation fields.
• Abstract（参考訳）: 近年,気象予測モデルが気象変数の精度で従来の数値モデルを上回っている。 しかし、降水量予測の改善、特に降水量の増加には大きな可能性がある。 この障害に対処するために,気象循環場から降水を生成するグローバルな深層学習モデルであるPedsee-Precipを提案する。 このモデルでは,降水量の長期分布による降水量の予測という課題に対処するために,情報バランス方式を採用している。 さらに、より正確な衛星とレーダーによる降水回収が訓練目標として使用される。 人工知能のグローバル気象モデルと比較すると、リードシー・プリープの降水量は観測結果と一致しており、グローバルな数値天気予報モデルと競合する性能を示している。 Leadsee-Precipは、どのグローバル循環モデルとも統合して降水予測を生成することができる。 しかし, 地中循環場と地中循環場とのずれは, 降雨予測の弱化につながる可能性があり, 予測された循環場に基づくさらなる微調整によって緩和される可能性がある。

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