論文の概要: Improving sub-seasonal wind-speed forecasts in Europe with a non-linear model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19077v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 11:53:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:42.893893
• Title: Improving sub-seasonal wind-speed forecasts in Europe with a non-linear model
• Title（参考訳）: 非線形モデルによるヨーロッパにおける亜季節風速予測の改善
• Authors: Ganglin Tian, Camille Le Coz, Anastase Alexandre Charantonis, Alexis Tantet, Naveen Goutham, Riwal Plougonven,
• Abstract要約: 本研究では,500hPaの地磁気高度(Z500)と表面風速との非線形関係を利用して,ヨーロッパにおけるサブシーズン風速予測技術を向上する可能性について検討した。 提案するフレームワークは、MLR(Multiple Linear Regression)またはCNN(Convolutional Neural Network)を用いて、表面風速をZ500から推算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Sub-seasonal wind speed forecasts provide valuable guidance for wind power system planning and operations, yet the forecasting skills of surface winds decrease sharply after two weeks. However, large-scale variables exhibit greater predictability on this time scale. This study explores the potential of leveraging non-linear relationships between 500 hPa geopotential height (Z500) and surface wind speed to improve subs-seasonal wind speed forecasting skills in Europe. Our proposed framework uses a Multiple Linear Regression (MLR) or a Convolutional Neural Network (CNN) to regress surface wind speed from Z500. Evaluations on ERA5 reanalysis indicate that the CNN performs better due to their non-linearity. Applying these models to sub-seasonal forecasts from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, various verification metrics demonstrate the advantages of non-linearity. Yet, this is partly explained by the fact that these statistical models are under-dispersive since they explain only a fraction of the target variable variance. Introducing stochastic perturbations to represent the stochasticity of the unexplained part from the signal helps compensate for this issue. Results show that the perturbed CNN performs better than the perturbed MLR only in the first weeks, while the perturbed MLR's performance converges towards that of the perturbed CNN after two weeks. The study finds that introducing stochastic perturbations can address the issue of insufficient spread in these statistical models, with improvements from the non-linearity varying with the lead time of the forecasts.
• Abstract（参考訳）: サブシーズンの風速予測は、風力発電システムの計画と運用に貴重なガイダンスを提供するが、2週間後には、表面風の予測能力は急激に低下する。 しかし、大規模な変数は、この時間スケールで予測可能性を高める。 本研究では,500hPaの地磁気高度(Z500)と表面風速との非線形関係を利用して,ヨーロッパにおけるサブシーズン風速予測技術を向上する可能性について検討した。 提案するフレームワークは、MLR(Multiple Linear Regression)またはCNN(Convolutional Neural Network)を用いて、表面風速をZ500から推算する。 ERA5リアナリシスの評価は、CNNの非線形性により、CNNの性能が向上していることを示している。 これらのモデルをEuropean Centre for Medium-Range Weather Forecastsのサブシーズン予測に適用すると、様々な検証指標が非線形性の利点を示している。 しかし、これはこれらの統計モデルは、対象変数の分散のごく一部しか説明できないため、分散していないという事実によって部分的に説明されている。 信号から説明されていない部分の確率性を表す確率的摂動を導入することは、この問題を補うのに役立つ。 その結果,摂動型CNNは摂動型MLRよりも2週間でよい性能を示し,摂動型CNNは2週間後に摂動型CNNに収束することがわかった。 確率的摂動の導入は、これらの統計モデルにおいて不十分な拡散の問題に対処でき、予測のリードタイムと異なる非線形性による改善が期待できる。

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