論文の概要: Enhancing operational wind downscaling capabilities over Canada: Application of a Conditional Wasserstein GAN methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06958v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 20:05:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:46.546052
• Title: Enhancing operational wind downscaling capabilities over Canada: Application of a Conditional Wasserstein GAN methodology
• Title（参考訳）: カナダ上空での風力ダウンスケーリングの強化:条件付きワッサースタインGAN手法の適用
• Authors: Jorge Guevara, Victor Nascimento, Johannes Schmude, Daniel Salles, Simon Corbeil-Létourneau, Madalina Surcel, Dominique Brunet,
• Abstract要約: 風下スケーリングは天気予報の空間分解能を改善するために不可欠である。 本研究は,DownGANフレームワークの拡張による風下スケーリングを推し進める。 風下スケール精度の大幅な向上を実現し,本手法の運用スケーラビリティを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7329200485567827
• License:
• Abstract: Wind downscaling is essential for improving the spatial resolution of weather forecasts, particularly in operational Numerical Weather Prediction (NWP). This study advances wind downscaling by extending the DownGAN framework introduced by Annau et al.,to operational datasets from the Global Deterministic Prediction System (GDPS) and High-Resolution Deterministic Prediction System (HRDPS), covering the entire Canadian domain. We enhance the model by incorporating high-resolution static covariates, such as HRDPS-derived topography, into a Conditional Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty, implemented using a UNET-based generator. Following the DownGAN framework, our methodology integrates low-resolution GDPS forecasts (15 km, 10-day horizon) and high-resolution HRDPS forecasts (2.5 km, 48-hour horizon) with Frequency Separation techniques adapted from computer vision. Through robust training and inference over the Canadian region, we demonstrate the operational scalability of our approach, achieving significant improvements in wind downscaling accuracy. Statistical validation highlights reductions in root mean square error (RMSE) and log spectral distance (LSD) metrics compared to the original DownGAN. High-resolution conditioning covariates and Frequency Separation strategies prove instrumental in enhancing model performance. This work underscores the potential for extending high-resolution wind forecasts beyond the 48-hour horizon, bridging the gap to the 10-day low resolution global forecast window.
• Abstract（参考訳）: 風下スケーリングは、特にNWP(Operation Numerical Weather Prediction)において、天気予報の空間分解能を改善するために不可欠である。 本研究では,Anauらによって導入されたダウンGANフレームワークを,Global Deterministic Prediction System (GDPS) とHigh-Resolution Deterministic Prediction System (HRDPS) から運用データセットに拡張することにより,風下スケールを推し進める。 UNET ベースのジェネレータを用いて実装した条件付き Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty に HRDPS 由来のトポグラフィーのような高分解能な静的共変体を組み込むことでモデルを強化する。 DownGANフレームワークに従えば,低分解能GDPS予測(15km, 10日水平線)と高分解能HRDPS予測(2.5km, 48時間水平線)と,コンピュータビジョンに適応した周波数分離技術を統合することができる。 カナダ地域での強靭なトレーニングと推論を通じて、我々のアプローチの運用スケーラビリティを実証し、風下スケール精度を大幅に改善した。 統計的検証は、ルート平均二乗誤差(RMSE)とログスペクトル距離(LSD)の減少をオリジナルのダウンGANと比較して強調する。 高分解能コンディショニング共変量と周波数分離戦略はモデル性能の向上に有効である。 この研究は、48時間の地平線を超えて高解像度の風速予測を延長し、10日間の低解像度のグローバルな予報窓とのギャップを埋める可能性を強調している。

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