論文の概要: AI Models Still Lag Behind Traditional Numerical Models in Predicting Sudden-Turning Typhoons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16036v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 02:03:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:41:50.322506
• Title: AI Models Still Lag Behind Traditional Numerical Models in Predicting Sudden-Turning Typhoons
• Title（参考訳）: AIモデルはいまだに、突発的な台風を予知する伝統的な数値モデルの背後にある
• Authors: Daosheng Xu, Zebin Lu, Jeremy Cheuk-Hin Leung, Dingchi Zhao, Yi Li, Yang Shi, Bin Chen, Gaozhen Nie, Naigeng Wu, Xiangjun Tian, Yi Yang, Shaoqing Zhang, Banglin Zhang,
• Abstract要約: 我々はPangu-Weatherの2020-2024年の極度のサイクロン軌道予測能力を再評価する。 Pangu-Weatherは全体的にNWPモデルより優れているが、稀に観測される急旋回トラックを正確に予測するには不十分である。 我々は、現在のAIWPモデルは、中距離予測におけるこのような稀な極端な事象を予測するために、従来のNWPモデルよりまだ遅れていると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.75825426950271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the interpretability, accuracy, and stability of numerical weather prediction (NWP) models, current operational weather forecasting relies heavily on the NWP approach. In the past two years, the rapid development of Artificial Intelligence (AI) has provided an alternative solution for medium-range (1-10 days) weather forecasting. Bi et al. (2023) (hereafter Bi23) introduced the first AI-based weather prediction (AIWP) model in China, named Pangu-Weather, which offers fast prediction without compromising accuracy. In their work, Bi23 made notable claims regarding its effectiveness in extreme weather predictions. However, this claim lacks persuasiveness because the extreme nature of the two tropical cyclones (TCs) examples presented in Bi23, namely Typhoon Kong-rey and Typhoon Yutu, stems primarily from their intensities rather than their moving paths. Their claim may mislead into another meaning which is that Pangu-Weather works well in predicting unusual typhoon paths, which was not explicitly analyzed. Here, we reassess Pangu-Weather's ability to predict extreme TC trajectories from 2020-2024. Results reveal that while Pangu-Weather overall outperforms NWP models in predicting tropical cyclone (TC) tracks, it falls short in accurately predicting the rarely observed sudden-turning tracks, such as Typhoon Khanun in 2023. We argue that current AIWP models still lag behind traditional NWP models in predicting such rare extreme events in medium-range forecasts.
• Abstract（参考訳）: 数値気象予測(NWP)モデルの解釈可能性、精度、安定性を考えると、現在の運用天気予測はNWPアプローチに大きく依存している。 過去2年間、人工知能(AI)の急速な発展は、中距離(1-10日)の天気予報のための代替ソリューションを提供してきた。 Bi et al (2023年以降)は、中国初のAIベースの天気予報(AIWP)モデルであるPangu-Weatherを導入した。 彼らの研究の中で、Bi23は極度の天気予報における効果について顕著な主張を行った。 しかし、この主張は、Bi23で提示された2つの熱帯性サイクロン(TC)の極端な性質、すなわちTyphoon Kong-ReyとTyphoon Yutuの極端な性質は、移動経路よりもその強度に由来するため、説得力に欠ける。 彼らの主張は、パング・ウィーザーが異常な台風の経路を予測するのにうまく機能する、という別の意味に誤解を招きかねない。 ここでは、Pangu-Weatherの2020-2024年の極度のTC軌道予測能力を再評価する。 その結果、パング・ウェザーは熱帯性サイクロン(TC)の軌道予測においてNWPモデルよりも優れており、2023年の台風・ハーンのような稀に観測される突然の軌道を正確に予測するには不十分であることが判明した。 我々は、現在のAIWPモデルは、中距離予測におけるこのような稀な極端な事象を予測するために、従来のNWPモデルよりまだ遅れていると論じる。

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