Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphDOP: Towards skilful data-driven medium-range weather forecasts learnt and initialised directly from observations

論文の概要: GraphDOP: Towards skilful data-driven medium-range weather forecasts learnt and initialised directly from observations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15687v1
Date: Fri, 20 Dec 2024 09:06:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-23 16:19:49.945730
Title: GraphDOP: Towards skilful data-driven medium-range weather forecasts learnt and initialised directly from observations
Title（参考訳）: GraphDOP: 観測から直接学習・初期化したデータ駆動型中距離気象予報の簡易化に向けて
Authors: Mihai Alexe, Eulalie Boucher, Peter Lean, Ewan Pinnington, Patrick Laloyaux, Anthony McNally, Simon Lang, Matthew Chantry, Chris Burrows, Marcin Chrust, Florian Pinault, Ethel Villeneuve, Niels Bormann, Sean Healy,
Abstract要約: GraphDOPは観測された量と興味の物理量との相関を学習する。今後最大5日間の気象パラメータの厳密な予測を行うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22824658065924633
License:
Abstract: We introduce GraphDOP, a new data-driven, end-to-end forecast system developed at the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) that is trained and initialised exclusively from Earth System observations, with no physics-based (re)analysis inputs or feedbacks. GraphDOP learns the correlations between observed quantities - such as brightness temperatures from polar orbiters and geostationary satellites - and geophysical quantities of interest (that are measured by conventional observations), to form a coherent latent representation of Earth System state dynamics and physical processes, and is capable of producing skilful predictions of relevant weather parameters up to five days into the future.
Abstract（参考訳）: 我々は,欧州中距離気象予報センター(ECMWF)で開発された新しいデータ駆動型エンドツーエンド予測システムであるGraphDOPを紹介した。 GraphDOPは、極軌道と静止衛星の明るさ温度のような観測された量と(従来の観測によって測定される)地球物理学的な量の相関関係を学習し、地球系の状態力学と物理過程のコヒーレントな潜在性表現を形成する。

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