論文の概要: Skillful High-Resolution Ensemble Precipitation Forecasting with an Integrated Deep Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02905v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 10:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:39.327583
• Title: Skillful High-Resolution Ensemble Precipitation Forecasting with an Integrated Deep Learning Framework
• Title（参考訳）: 統合型ディープラーニングフレームワークによる高度な高分解能アンサンブル降水予測
• Authors: Shuangshuang He, Hongli Liang, Yuanting Zhang, Xingyuan Yuan,
• Abstract要約: 高解像度降水予測は、正確な天気予報を提供し、極端な気象イベントに対する効果的な対応をサポートするために不可欠である。 本研究では,高分解能アンサンブル降水予測のための物理に着想を得たディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3313006430322165
• License:
• Abstract: High-resolution precipitation forecasts are crucial for providing accurate weather prediction and supporting effective responses to extreme weather events. Traditional numerical models struggle with stochastic subgrid-scale processes, while recent deep learning models often produce blurry results. To address these challenges, we propose a physics-inspired deep learning framework for high-resolution (0.05\textdegree{} $\times$ 0.05\textdegree{}) ensemble precipitation forecasting. Trained on ERA5 and CMPA high-resolution precipitation datasets, the framework integrates deterministic and probabilistic components. The deterministic model, based on a 3D SwinTransformer, captures average precipitation at mesoscale resolution and incorporates strategies to enhance performance, particularly for moderate to heavy rainfall. The probabilistic model employs conditional diffusion in latent space to account for uncertainties in residual precipitation at convective scales. During inference, ensemble members are generated by repeatedly sampling latent variables, enabling the model to represent precipitation uncertainty. Our model significantly enhances spatial resolution and forecast accuracy. Rank histogram shows that the ensemble system is reliable and unbiased. In a case study of heavy precipitation in southern China, the model outputs align more closely with observed precipitation distributions than ERA5, demonstrating superior capability in capturing extreme precipitation events. Additionally, 5-day real-time forecasts show good performance in terms of CSI scores.
• Abstract（参考訳）: 高解像度降水予測は、正確な天気予報を提供し、極端な気象イベントに対する効果的な対応をサポートするために不可欠である。 従来の数値モデルは確率的なサブグリッドスケールのプロセスに苦労するが、最近のディープラーニングモデルはしばしば曖昧な結果を生み出す。 これらの課題に対処するために,高分解能(0.05\textdegree{} $\times$ 0.05\textdegree{})アンサンブル降水予測のための物理に着想を得たディープラーニングフレームワークを提案する。 ERA5とCMPAの高分解能降水データセットに基づいてトレーニングされたこのフレームワークは、決定論的および確率的コンポーネントを統合する。 3Dスウィントランスフォーマーに基づく決定論的モデルは、メソスケールの解像度で平均降水量をキャプチャし、特に中程度の降水量から重い降水量への性能向上戦略を取り入れている。 確率モデルは、対流スケールでの残留降水の不確実性を考慮するために、潜水空間における条件拡散を利用する。 推論中は、繰り返し潜伏変数をサンプリングしてアンサンブル部材を生成し、モデルが降水不確実性を表現できるようにする。 我々のモデルは空間分解能と予測精度を大幅に向上させる。 ランクヒストグラムはアンサンブル系が信頼性が高く、偏りがないことを示している。 中国南部における重降雨のケーススタディでは, モデル出力はERA5よりも観測された降雨分布と密接に一致しており, 極端な降雨イベントを捉える能力に優れていた。 さらに、5日間のリアルタイム予測では、CSIスコアの点で優れたパフォーマンスを示している。

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