論文の概要: DiffScale: Continuous Downscaling and Bias Correction of Subseasonal Wind Speed Forecasts using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23893v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 09:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:39:36.770709
• Title: DiffScale: Continuous Downscaling and Bias Correction of Subseasonal Wind Speed Forecasts using Diffusion Models
• Title（参考訳）: DiffScale:拡散モデルを用いた季節風速予測の連続的ダウンスケーリングとバイアス補正
• Authors: Maximilian Springenberg, Noelia Otero, Yuxin Xue, Jackie Ma,
• Abstract要約: 季節的・季節的な予測(S2S)は、エネルギーセクターに重大な社会経済的優位性をもたらす可能性がある。 DiffScaleは連続的なダウンスケール要因やリードタイムの空間情報を超解する拡散モデルである。 予測品質が大幅に向上し,ベースラインが最大3.5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27104259437944106
• License:
• Abstract: Renewable resources are strongly dependent on local and large-scale weather situations. Skillful subseasonal to seasonal (S2S) forecasts -- beyond two weeks and up to two months -- can offer significant socioeconomic advantages to the energy sector. This study aims to enhance wind speed predictions using a diffusion model with classifier-free guidance to downscale S2S forecasts of surface wind speed. We propose DiffScale, a diffusion model that super-resolves spatial information for continuous downscaling factors and lead times. Leveraging weather priors as guidance for the generative process of diffusion models, we adopt the perspective of conditional probabilities on sampling super-resolved S2S forecasts. We aim to directly estimate the density associated with the target S2S forecasts at different spatial resolutions and lead times without auto-regression or sequence prediction, resulting in an efficient and flexible model. Synthetic experiments were designed to super-resolve wind speed S2S forecasts from the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) from a coarse resolution to a finer resolution of ERA5 reanalysis data, which serves as a high-resolution target. The innovative aspect of DiffScale lies in its flexibility to downscale arbitrary scaling factors, enabling it to generalize across various grid resolutions and lead times -without retraining the model- while correcting model errors, making it a versatile tool for improving S2S wind speed forecasts. We achieve a significant improvement in prediction quality, outperforming baselines up to week 3.
• Abstract（参考訳）: 再生可能な資源は、地域や大規模気象状況に強く依存している。 S2Sの予測は2週間から2カ月以内で、エネルギーセクターにとって大きな社会経済的優位性をもたらす可能性がある。 本研究では,表層風速のS2S予測をダウンスケールするために,分類なし誘導を用いた拡散モデルを用いて風速予測を強化することを目的とする。 DiffScaleは連続的なダウンスケール要因やリードタイムの空間情報を超解き放つ拡散モデルである。 気象予報を拡散モデルの生成過程のガイダンスとして活用し,超解像S2S予測のサンプリングにおける条件付き確率の観点を採用する。 本研究では,空間分解能の異なるS2S予測とリード時間との相関関係の密度を,自己回帰やシーケンス予測なしで直接推定することを目的としている。 合成実験は、欧州中レージ気象予報センター(ECMWF)の風速S2S予測を粗い解像度から、高解像度のターゲットとなるERA5の再解析データのより微細な解像度に超解するように設計された。 DiffScaleのイノベーティブな側面は、任意のスケーリング要素をダウンスケールする柔軟性にあるため、様々なグリッド解像度とリードタイムを — モデルエラーをトレーニングすることなく — 一般化することが可能で、S2S風速予測を改善するための汎用的なツールである。 予測品質が大幅に向上し,ベースラインが最大3.5%向上した。

関連論文リスト

• Improving sub-seasonal wind-speed forecasts in Europe with a non-linear model [0.0]
  本研究では,500hPaの地磁気高度(Z500)と表面風速との非線形関係を利用して,ヨーロッパにおけるサブシーズン風速予測技術を向上する可能性について検討した。 提案するフレームワークは、MLR(Multiple Linear Regression)またはCNN(Convolutional Neural Network)を用いて、表面風速をZ500から推算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T11:53:59Z)
• FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere [53.22497376154084]
  本研究では,FengWuグローバル気象予報モデルに基づくFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。 我々は,FengWu-W2Sが大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの地球表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることを実証した。 日時から季節時の予測誤差成長に関するアブレーション実験
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:44:37Z)
• FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications [11.50902060124504]
  FuXi-2.0は先進的な機械学習モデルであり、1時間の世界的な天気予報を配信し、気象変数の包括的なセットを含む。 FuXi-2.0は、風力や太陽エネルギー、航空、海運などに関連する重要な気象変数を予測するために、ECMWF HRESを一貫して上回っている。 FuXi-2.0 は大気と海洋の両方を統合しており、大気と海洋を結合したモデルの開発において大きな前進を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T11:21:00Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• Efficient Subseasonal Weather Forecast using Teleconnection-informed Transformers [29.33938664834226]
  季節的な予測は農業、水資源管理、災害の早期警戒に重要である。 機械学習の最近の進歩は、数値モデルに対する競争力のある予測能力を達成することで天気予報に革命をもたらした。 しかし、そのような基礎モデルのトレーニングには何千日ものGPU日が必要であるため、かなりの炭素排出量が発生する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T14:27:35Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• FuXi-S2S: A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models [13.852128658186876]
  FuXi Subseasonal-to-Seasonal (FuXi-S2S)は、グローバルな日平均予測を最大42日間提供する機械学習モデルである。 ECMWF ERA5の再分析データから72年間の日次統計をトレーニングしたFuXi-S2Sは、ECMWFの最先端のサブシーズン・ツー・シーソンモデルを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T16:31:44Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。