論文の概要: Investigating the contribution of terrain-following coordinates and conservation schemes in AI-driven precipitation forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00332v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 16:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 23:13:52.111198
• Title: Investigating the contribution of terrain-following coordinates and conservation schemes in AI-driven precipitation forecasts
• Title（参考訳）: AIによる降水予測における地形追従座標と保全スキームの寄与に関する研究
• Authors: Yingkai Sha, John S. Schreck, William Chapman, David John Gagne II,
• Abstract要約: 本研究は, 地形追従座標と大域的質量・エネルギー保全スキームをAIWPモデルに統合する。 保存法は, ドライズルバイアスを低減させるのに対して, 地形追従座標を用いることで, 極端事象と降水強度スペクトルの推定が向上する。 この研究の解決策は、幅広いAIWPモデルに有効であり、大気領域の知識がAIWPモデルの開発にどのように役立つかについての洞察をもたらすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) weather prediction (AIWP) models often produce "blurry" precipitation forecasts that overestimate drizzle and underestimate extremes. This study provides a novel solution to tackle this problem -- integrating terrain-following coordinates with global mass and energy conservation schemes into AIWP models. Forecast experiments are conducted to evaluate the effectiveness of this solution using FuXi, an example AIWP model, adapted to 1.0-degree grid spacing data. Verification results show large performance gains. The conservation schemes are found to reduce drizzle bias, whereas using terrain-following coordinates improves the estimation of extreme events and precipitation intensity spectra. Furthermore, a case study reveals that terrain-following coordinates capture near-surface winds better over mountains, offering AIWP models more accurate information on understanding the dynamics of precipitation processes. The proposed solution of this study can benefit a wide range of AIWP models and bring insights into how atmospheric domain knowledge can support the development of AIWP models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)天気予報(AIWP)モデルは、しばしば「青い」降水予測を生み出す。 この研究は、地球規模の質量とエネルギー保存スキームと地形追従座標をAIWPモデルに統合する、この問題に対処するための新しい解決策を提供する。 本手法の有効性を評価するために,AIWPモデルであるFuXiを10°グリッド間隔データに適用した予測実験を行った。 検証結果は大きなパフォーマンス向上を示している。 保存法は, ドライズルバイアスを低減させるのに対して, 地形追従座標を用いることで, 極端事象と降水強度スペクトルの推定が向上する。 さらに、ケーススタディでは、地形を追従する座標が山の上空の風をよりよく捉え、降水過程のダイナミクスを理解するためのより正確なAIWPモデルを提供する。 この研究の解決策は、幅広いAIWPモデルに有効であり、大気領域の知識がAIWPモデルの開発にどのように役立つかについての洞察をもたらすことができる。

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