論文の概要: Maximizing the Impact of Deep Learning on Subseasonal-to-Seasonal Climate Forecasting: The Essential Role of Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16728v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 08:01:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:23.701968
• Title: Maximizing the Impact of Deep Learning on Subseasonal-to-Seasonal Climate Forecasting: The Essential Role of Optimization
• Title（参考訳）: 深層学習が季節-季節気候予測に及ぼす影響の最大化:最適化の本質的役割
• Authors: Yizhen Guo, Tian Zhou, Wanyi Jiang, Bo Wu, Liang Sun, Rong Jin,
• Abstract要約: 天気予報や気候予報は農業や災害管理といった分野にとって不可欠である。 2週間から6週間にわたるS2Sスケールでの予測は依然として困難である。 本稿では,ネットワーク構造ではなく最適化が,この性能ギャップの根本原因になり得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.574436380991266
• License:
• Abstract: Weather and climate forecasting is vital for sectors such as agriculture and disaster management. Although numerical weather prediction (NWP) systems have advanced, forecasting at the subseasonal-to-seasonal (S2S) scale, spanning 2 to 6 weeks, remains challenging due to the chaotic and sparse atmospheric signals at this interval. Even state-of-the-art deep learning models struggle to outperform simple climatology models in this domain. This paper identifies that optimization, instead of network structure, could be the root cause of this performance gap, and then we develop a novel multi-stage optimization strategy to close the gap. Extensive empirical studies demonstrate that our multi-stage optimization approach significantly improves key skill metrics, PCC and TCC, while utilizing the same backbone structure, surpassing the state-of-the-art NWP systems (ECMWF-S2S) by over \textbf{19-91\%}. Our research contests the recent study that direct forecasting outperforms rolling forecasting for S2S tasks. Through theoretical analysis, we propose that the underperformance of rolling forecasting may arise from the accumulation of Jacobian matrix products during training. Our multi-stage framework can be viewed as a form of teacher forcing to address this issue. Code is available at \url{https://anonymous.4open.science/r/Baguan-S2S-23E7/}
• Abstract（参考訳）: 天気予報や気候予報は農業や災害管理といった分野にとって不可欠である。 数値気象予報システム(NWP)は進歩しているが、2週間から6週間にわたるS2Sスケールでの予測は、この間隔におけるカオス的かつ疎大な大気信号のために難しいままである。 最先端のディープラーニングモデルでさえ、この領域における単純な気候モデルを上回ることに苦労しています。 本稿では、ネットワーク構造ではなく最適化が、この性能ギャップの根本原因になり得ることを特定し、そのギャップを埋めるための新しい多段階最適化戦略を開発する。 大規模な実証実験により、我々の多段階最適化手法は、同じバックボーン構造を利用しながら、キースキルの指標であるPCCとTCCを著しく改善し、最先端のNWPシステム(ECMWF-S2S)を超過することを示した。 本研究は,S2Sタスクの転がり予測において,直接予測が優れているという最近の研究に異議を唱えるものである。 理論的解析により, ジャコビアン行列生成物の蓄積による転がり予測の過小評価が生じる可能性が示唆された。 我々の多段階フレームワークは、この問題に対処するよう強いる教師の一形態と見なすことができる。 コードは \url{https://anonymous.4open.science/r/Baguan-S2S-23E7/} で入手できる。

関連論文リスト

• FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere [53.22497376154084]
  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
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:44:37Z)
• Multi-Source Temporal Attention Network for Precipitation Nowcasting [4.726419619132143]
  降水量は様々な産業で重要であり、気候変動の緩和と適応に重要な役割を果たしている。 降水量予測のための効率的な深層学習モデルを導入し,既存の運用モデルよりも高い精度で降雨を最大8時間予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T09:09:07Z)
• Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
  地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。 我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
• Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging [1.747339718564314]
  本研究は,気象予測に対する物理学的アプローチとAI的アプローチの相対的強みと弱みについて述べる。 GEM予測された大規模状態変数をGraphCast予測に対してスペクトル的に評価するハイブリッドNWP-AIシステムを提案する。 その結果,このハイブリッド手法は,GEMモデルの予測能力を高めるために,GraphCastの強みを活用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:39:25Z)
• 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)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Domain Generalization Strategy to Train Classifiers Robust to Spatial-Temporal Shift [6.994786884130848]
  本研究では,気象予測モデルを時空間シフトに頑健にするためのトレーニング戦略を提案する。 We performed all experiment on the W4C22 Transfer dataset and achieved the 1st performance。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T13:39:15Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)
• Optimized ensemble deep learning framework for scalable forecasting of dynamics containing extreme events [0.0]
  2つの機械学習技術は、モデルの精度、安定性、スケーラビリティを相乗的に改善し、ダイナミクスの予測において新しい応用の波を促すために共同で使用される。 フィードフォワードニューラルネットワーク、貯水池コンピューティング、長期記憶の最良の凸結合に基づくOEDLモデルは、極端な事象からなるダイナミクスの予測を前進させる上で重要な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T10:59:41Z)

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。