論文の概要: Exploring the Use of Machine Learning Weather Models in Data Assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14677v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 02:18:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:02:41.946307
• Title: Exploring the Use of Machine Learning Weather Models in Data Assimilation
• Title（参考訳）: データ同化における機械学習気象モデルの利用を探る
• Authors: Xiaoxu Tian, Daniel Holdaway, Daryl Kleist,
• Abstract要約: GraphCastとNeuralGCMは、MLベースの有望な2つの気象モデルであるが、データ同化への適合性はまだ未定である。 GraphCast と NeuralGCM の TL/AD 結果と,既存の数値天気予報モデルである Model for Prediction Across Scales - Atmosphere (MPAS-A) との比較を行った。 GraphCastとNeuralGCMの隣り合わせの結果はMPAS-Aのものと多少似ているが、様々な垂直レベルの非物理的ノイズも示し、運用DAシステムに対する堅牢性への懸念を提起している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The use of machine learning (ML) models in meteorology has attracted significant attention for their potential to improve weather forecasting efficiency and accuracy. GraphCast and NeuralGCM, two promising ML-based weather models, are at the forefront of this innovation. However, their suitability for data assimilation (DA) systems, particularly for four-dimensional variational (4DVar) DA, remains under-explored. This study evaluates the tangent linear (TL) and adjoint (AD) models of both GraphCast and NeuralGCM to assess their viability for integration into a DA framework. We compare the TL/AD results of GraphCast and NeuralGCM with those of the Model for Prediction Across Scales - Atmosphere (MPAS-A), a well-established numerical weather prediction (NWP) model. The comparison focuses on the physical consistency and reliability of TL/AD responses to perturbations. While the adjoint results of both GraphCast and NeuralGCM show some similarity to those of MPAS-A, they also exhibit unphysical noise at various vertical levels, raising concerns about their robustness for operational DA systems. The implications of this study extend beyond 4DVar applications. Unphysical behavior and noise in ML-derived TL/AD models could lead to inaccurate error covariances and unreliable ensemble forecasts, potentially degrading the overall performance of ensemble-based DA systems, as well. Addressing these challenges is critical to ensuring that ML models, such as GraphCast and NeuralGCM, can be effectively integrated into operational DA systems, paving the way for more accurate and efficient weather predictions.
• Abstract（参考訳）: 気象学における機械学習(ML)モデルの使用は、天気予報の効率と精度を向上させる可能性に大きな注目を集めている。 GraphCastとNeuralGCMは、MLベースの有望な気象モデルで、このイノベーションの最前線にいる。 しかし、データ同化(DA)システム、特に4次元変分(4DVar)DAへの適合性はまだ未定である。 本研究では,GraphCastとNeuralGCMの接線形(TL)および随伴共役(AD)モデルを評価し,DAフレームワークへの統合の実現可能性を評価する。 GraphCast と NeuralGCM の TL/AD 結果と,既存の数値天気予報モデルである Model for Prediction Across Scales - Atmosphere (MPAS-A) との比較を行った。 この比較は、摂動に対するTL/AD応答の物理的一貫性と信頼性に焦点を当てている。 GraphCastとNeuralGCMの隣り合わせの結果はMPAS-Aのものと多少似ているが、様々な垂直レベルの非物理的ノイズも示しており、運用DAシステムに対する堅牢性への懸念が高まっている。 この研究の意義は4DVarの応用を超えている。 ML由来のTL/ADモデルにおける非物理的挙動とノイズは、不正確なエラー共分散と信頼できないアンサンブル予測をもたらし、アンサンブルベースのDAシステム全体の性能も低下させる可能性がある。 これらの課題に対処するためには、GraphCastやNeuralGCMといったMLモデルを運用DAシステムに効果的に統合し、より正確で効率的な天気予報を可能にすることが不可欠である。

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