論文の概要: ADAF: An Artificial Intelligence Data Assimilation Framework for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16807v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:01.722430
• Title: ADAF: An Artificial Intelligence Data Assimilation Framework for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: ADAF: 天気予報のための人工知能データ同化フレームワーク
• Authors: Yanfei Xiang, Weixin Jin, Haiyu Dong, Mingliang Bai, Zuliang Fang, Pengcheng Zhao, Hongyu Sun, Kit Thambiratnam, Qi Zhang, Xiaomeng Huang,
• Abstract要約: 本稿では,人工知能に基づくデータ同化フレームワーク(ADAF)を導入し,高品質なキロスケール分析を実現する。 大陸性米国(CONUS)の4つの準曲面変数に対してADAFを実装した。 その結果,ADAFは高分解能高速リフレッシュデータ同化システム(HRRRDAS)を16%から33%の精度で超えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.48006222985557
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• Abstract: The forecasting skill of numerical weather prediction (NWP) models critically depends on the accurate initial conditions, also known as analysis, provided by data assimilation (DA). Traditional DA methods often face a trade-off between computational cost and accuracy due to complex linear algebra computations and the high dimensionality of the model, especially in nonlinear systems. Moreover, processing massive data in real-time requires substantial computational resources. To address this, we introduce an artificial intelligence-based data assimilation framework (ADAF) to generate high-quality kilometer-scale analysis. This study is the pioneering work using real-world observations from varied locations and multiple sources to verify the AI method's efficacy in DA, including sparse surface weather observations and satellite imagery. We implemented ADAF for four near-surface variables in the Contiguous United States (CONUS). The results indicate that ADAF surpasses the High Resolution Rapid Refresh Data Assimilation System (HRRRDAS) in accuracy by 16% to 33% for near-surface atmospheric conditions, aligning more closely with actual observations, and can effectively reconstruct extreme events, such as tropical cyclone wind fields. Sensitivity experiments reveal that ADAF can generate high-quality analysis even with low-accuracy backgrounds and extremely sparse surface observations. ADAF can assimilate massive observations within a three-hour window at low computational cost, taking about two seconds on an AMD MI200 graphics processing unit (GPU). ADAF has been shown to be efficient and effective in real-world DA, underscoring its potential role in operational weather forecasting.
• Abstract（参考訳）: 数値天気予報(NWP)モデルの予測技術は、データ同化(DA)によって提供される解析として知られる正確な初期条件に依存している。 従来のDA法は、複雑な線形代数計算とモデルの高次元性、特に非線形システムにおいて計算コストと精度のトレードオフに直面していることが多い。 さらに、大量のデータをリアルタイムに処理するには、かなりの計算資源が必要である。 これを解決するために,人工知能に基づくデータ同化フレームワーク(ADAF)を導入し,高品質なキロメートル規模の分析を行う。 この研究は、さまざまな場所や複数の情報源からの実世界観測を用いて、表面の粗い観測や衛星画像を含む、DAにおけるAI手法の有効性を検証する先駆的な研究である。 コンティグラス・アメリカ(CONUS)の4つの準曲面変数に対してADAFを実装した。 その結果,ADAFは高分解能ラピッド・リフレッシュ・データ・アシミレーション・システム(HRRRDAS)を精度16%から33%の精度で超過し,実際の観測とより密に一致し,熱帯サイクロン風場などの極端な事象を効果的に再現できることがわかった。 感度実験により、ADAFは低い精度の背景と非常にスパースな表面観察であっても、高品質な分析を生成できることが明らかになった。 ADAFは、AMD MI200グラフィックス処理ユニット(GPU)で約2秒を要し、計算コストの低い3時間窓内での大規模な観測を同化することができる。 ADAFは実世界のDAで効率的かつ効果的であることが示されており、運用上の天気予報におけるその役割を裏付けている。

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