論文の概要: OneForecast: A Universal Framework for Global and Regional Weather Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00338v1
- Date: Sat, 01 Feb 2025 06:49:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:53:46.836090
- Title: OneForecast: A Universal Framework for Global and Regional Weather Forecasting
- Title（参考訳）: OneForecast: グローバルおよび地域気象予報のためのユニバーサルフレームワーク
- Authors: Yuan Gao, Hao Wu, Ruiqi Shu, Huanshuo Dong, Fan Xu, Rui Chen, Yibo Yan, Qingsong Wen, Xuming Hu, Kun Wang, Jiahao Wu, Qing Li, Hui Xiong, Xiaomeng Huang,
- Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグローバル地域別ネスト気象予報フレームワークを提案する。
動的システムパースペクティブとマルチグリッド理論を組み合わせることで、マルチスケールグラフ構造を構築し、ターゲット領域を密度化し、局所的な高周波特性を捉える。
高分解能な地域予測のために,境界情報損失を軽減するニューラルネットワークネストグリッド法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.203835175341
- License:
- Abstract: Accurate weather forecasts are important for disaster prevention, agricultural planning, and water resource management. Traditional numerical weather prediction (NWP) methods offer physically interpretable high-accuracy predictions but are computationally expensive and fail to fully leverage rapidly growing historical data. In recent years, deep learning methods have made significant progress in weather forecasting, but challenges remain, such as balancing global and regional high-resolution forecasts, excessive smoothing in extreme event predictions, and insufficient dynamic system modeling. To address these issues, this paper proposes a global-regional nested weather forecasting framework based on graph neural networks (GNNs). By combining a dynamic system perspective with multi-grid theory, we construct a multi-scale graph structure and densify the target region to capture local high-frequency features. We introduce an adaptive information propagation mechanism, using dynamic gating units to deeply integrate node and edge features for more accurate extreme event forecasting. For high-resolution regional forecasts, we propose a neural nested grid method to mitigate boundary information loss. Experimental results show that the proposed method performs excellently across global to regional scales and short-term to long-term forecasts, especially in extreme event predictions (e.g., typhoons), significantly improving forecast accuracy. Our codes are available at https://github.com/YuanGao-YG/OneForecast.
- Abstract（参考訳）: 正確な天気予報は防災、農業計画、水資源管理に重要である。
従来の数値気象予測法(NWP)は、物理的に解釈可能な高精度な予測を提供するが、計算コストが高く、急速に成長する歴史的データを十分に活用できない。
近年、深層学習手法は天気予報に大きな進歩を遂げているが、地球と地域の高解像度予測のバランス、極端な事象予測の過度な平滑化、システムモデリングの不十分といった課題が残っている。
これらの問題に対処するため,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくグローバルなネスト型気象予報フレームワークを提案する。
動的システムパースペクティブとマルチグリッド理論を組み合わせることで、マルチスケールグラフ構造を構築し、ターゲット領域を密度化し、局所的な高周波特性を捉える。
適応的な情報伝達機構を導入し、動的ゲーティングユニットを用いてノードとエッジ機能を深く統合し、より正確なイベント予測を行う。
高分解能な地域予測のために,境界情報損失を軽減するニューラルネットワークネストグリッド法を提案する。
実験結果から,提案手法はグローバル・地域規模,短期・長期予測,特に極端事象予測(台風など)において優れた性能を示し,予測精度を著しく向上させた。
私たちのコードはhttps://github.com/YuanGao-YG/OneForecast.comで公開されています。
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