Fugu-MT 論文翻訳(概要): Turning Up the Heat: Assessing 2-m Temperature Forecast Errors in AI Weather Prediction Models During Heat Waves

論文の概要: Turning Up the Heat: Assessing 2-m Temperature Forecast Errors in AI Weather Prediction Models During Heat Waves

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21195v1
Date: Tue, 29 Apr 2025 22:02:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-09 23:12:22.674775
Title: Turning Up the Heat: Assessing 2-m Temperature Forecast Errors in AI Weather Prediction Models During Heat Waves
Title（参考訳）: AI天気予報モデルにおける2m温度予測誤差の評価
Authors: Kelsey E. Ennis, Elizabeth A. Barnes, Marybeth C. Arcodia, Martin A. Fernandez, Eric D. Maloney,
Abstract要約: 極端に暑さは、アメリカ合衆国で最も致命的な気象関連の危険である。従来の数値天気予報モデルでは、中距離・季節・季節の時間スケールの極端な熱に苦しむ。人工知能に基づく天気予報モデルがいかに極端なことを予測しているかは、ほとんど分かっていない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.732482777758295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Extreme heat is the deadliest weather-related hazard in the United States. Furthermore, it is increasing in intensity, frequency, and duration, making skillful forecasts vital to protecting life and property. Traditional numerical weather prediction (NWP) models struggle with extreme heat for medium-range and subseasonal-to-seasonal (S2S) timescales. Meanwhile, artificial intelligence-based weather prediction (AIWP) models are progressing rapidly. However, it is largely unknown how well AIWP models forecast extremes, especially for medium-range and S2S timescales. This study investigates 2-m temperature forecasts for 60 heat waves across the four boreal seasons and over four CONUS regions at lead times up to 20 days, using two AIWP models (Google GraphCast and Pangu-Weather) and one traditional NWP model (NOAA United Forecast System Global Ensemble Forecast System (UFS GEFS)). First, case study analyses show that both AIWP models and the UFS GEFS exhibit consistent cold biases on regional scales in the 5-10 days of lead time before heat wave onset. GraphCast is the more skillful AIWP model, outperforming UFS GEFS and Pangu-Weather in most locations. Next, the two AIWP models are isolated and analyzed across all heat waves and seasons, with events split among the model's testing (2018-2023) and training (1979-2017) periods. There are cold biases before and during the heat waves in both models and all seasons, except Pangu-Weather in winter, which exhibits a mean warm bias before heat wave onset. Overall, results offer encouragement that AIWP models may be useful for medium-range and S2S predictability of extreme heat.
Abstract（参考訳）: 極端に暑さは、アメリカ合衆国で最も致命的な気象関連の危険である。さらに、強度、頻度、持続時間も増加しており、生命と財産を保護する上では、熟練した予測が不可欠である。従来の数値天気予報(NWP)モデルでは、中距離およびサブシーズン・ツー・シーズン(S2S)の時間スケールにおいて極端な熱に苦しむ。一方、人工知能に基づく天気予報(AIWP)モデルは急速に進歩している。しかし、特に中距離およびS2Sの時間スケールにおいて、AIWPモデルが極端をどの程度予測できるかはほとんど分かっていない。本研究では,2つのAIWPモデル (Google GraphCastとPangu-Weather) と1つの従来のNWPモデル (NOAA United Forecast System Global Ensemble Forecast System (UFS GEFS)) を用いて,4つのボレアル季節および4つのCONUS領域で最大20日間の温度予測を行った。ケーススタディでは、AIWPモデルとUFS GEFSの両方が、熱波発生前の5～10日間のリードタイムにおいて、地域規模に一貫した寒冷バイアスを示すことを示した。 GraphCastはより熟練したAIWPモデルであり、ほとんどの場所でUFS GEFSやPangu-Weatherを上回っている。次に、2つのAIWPモデルが分離され、すべての熱波と季節にわたって分析され、モデルのテスト(2018-2023)とトレーニング(1979-2017)期間に分けられる。冬のパング・ウェザーを除いて、モデルおよび全季節の熱波の前後に冷たいバイアスがあり、熱波の開始前に平均的な暖かいバイアスを示す。全体として、AIWPモデルが極端熱の中間範囲およびS2S予測可能性に有用である可能性が示唆されている。

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