論文の概要: Improving Predictions of Convective Storm Wind Gusts through Statistical Post-Processing of Neural Weather Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00128v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 18:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:18:40.138242
• Title: Improving Predictions of Convective Storm Wind Gusts through Statistical Post-Processing of Neural Weather Models
• Title（参考訳）: ニューラル気象モデルの統計的後処理による対流風吹雪の予測の改善
• Authors: Antoine Leclerc, Erwan Koch, Monika Feldmann, Daniele Nerini, Tom Beucler,
• Abstract要約: ニューラル気象モデル(NWM)の最近の進歩は、0.25degのグローバルグリッド上での大気環境の予測に、計算的に安価で高速なアプローチを提供する。 雷雨の場合、これらの環境は特定の場所で風速分布を予測するために経験的に後処理することができる。 そこでPangu-Weather NWMでは,時間ごとの風速を最大3日前に予測するために,統計的および深層学習後処理手法の階層化を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07710102716793873
• License:
• Abstract: Issuing timely severe weather warnings helps mitigate potentially disastrous consequences. Recent advancements in Neural Weather Models (NWMs) offer a computationally inexpensive and fast approach for forecasting atmospheric environments on a 0.25{\deg} global grid. For thunderstorms, these environments can be empirically post-processed to predict wind gust distributions at specific locations. With the Pangu-Weather NWM, we apply a hierarchy of statistical and deep learning post-processing methods to forecast hourly wind gusts up to three days ahead. To ensure statistical robustness, we constrain our probabilistic forecasts using generalised extreme-value distributions across five regions in Switzerland. Using a convolutional neural network to post-process the predicted atmospheric environment's spatial patterns yields the best results, outperforming direct forecasting approaches across lead times and wind gust speeds. Our results confirm the added value of NWMs for extreme wind forecasting, especially for designing more responsive early-warning systems.
• Abstract（参考訳）: 時間的に厳しい天気予報は、潜在的に壊滅的な結果を軽減するのに役立ちます。 ニューラル気象モデル(NWM)の最近の進歩は、0.25{\deg}グローバルグリッド上での大気環境の予測に、計算的に安価で高速なアプローチを提供する。 雷雨の場合、これらの環境は特定の場所で風速分布を予測するために経験的に後処理することができる。 そこでPangu-Weather NWMでは,時間ごとの風速を最大3日前に予測するために,統計的および深層学習後処理手法の階層化を適用した。 統計的ロバスト性を確保するため、スイスの5つの領域にまたがる一般化された極値分布を用いて確率予測を制約する。 畳み込みニューラルネットワークを用いて予測された大気環境の空間パターンを後処理し、リードタイムと風速を直接予測するアプローチよりも優れた結果が得られる。 以上の結果から, 極端風速予測のためのNWMsの付加価値, 特に応答性の高い早期警戒システムの設計について確認した。

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