論文の概要: Improving Medium Range Severe Weather Prediction through Transformer Post-processing of AI Weather Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11750v2
• Date: Tue, 20 May 2025 17:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.255003
• Title: Improving Medium Range Severe Weather Prediction through Transformer Post-processing of AI Weather Forecasts
• Title（参考訳）: AI天気予報の変圧器後処理による中域高度気象予報の改善
• Authors: Zhanxiang Hua, Ryan Sobash, David John Gagne II, Yingkai Sha, Alexandra Anderson-Frey,
• Abstract要約: 本研究では,デコーダのみのトランスフォーマーネットワークをAIによる天気予報処理に活用する手法を提案する。 本手法は,予測リードタイムをシーケンシャルトークンとして扱うことで,トランスフォーマーが複雑な時間的関係を学習できるようにする。 その結果,変圧器を用いた後処理は,高密度ニューラルネットワークと比較して予測能力を大幅に向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving the skill of medium-range (1-8 day) severe weather prediction is crucial for mitigating societal impacts. This study introduces a novel approach leveraging decoder-only transformer networks to post-process AI-based weather forecasts, specifically from the Pangu-Weather model, for improved severe weather guidance. Unlike traditional post-processing methods that use a dense neural network to predict the probability of severe weather using discrete forecast samples, our method treats forecast lead times as sequential ``tokens'', enabling the transformer to learn complex temporal relationships within the evolving atmospheric state. We compare this approach against post-processing of the Global Forecast System (GFS) using both a traditional dense neural network and our transformer, as well as configurations that exclude convective parameters to fairly evaluate the impact of using the Pangu-Weather AI model. Results demonstrate that the transformer-based post-processing significantly enhances forecast skill compared to dense neural networks. Furthermore, AI-driven forecasts, particularly Pangu-Weather initialized from high resolution analysis, exhibit superior performance to GFS in the medium-range, even without explicit convective parameters. Our approach offers improved accuracy, and reliability, which also provides interpretability through feature attribution analysis, advancing medium-range severe weather prediction capabilities.
• Abstract（参考訳）: 中距離(1～8日)の厳しい天気予報能力の向上は社会的影響を緩和するために重要である。 本研究では,デコーダのみのトランスフォーマーネットワークをAIベースの天気予報処理に活用する新しい手法を提案する。 離散的な予測サンプルを用いて、高密度ニューラルネットワークを用いて厳しい天候の確率を予測する従来のポストプロセッシング手法とは異なり、予測リードタイムをシーケンシャルな 'tokens'' として扱い、変圧器は進化する大気状態の中で複雑な時間的関係を学習することができる。 従来の高密度ニューラルネットワークとトランスフォーマーの両方を用いたGFS(Global Forecast System)のポストプロセッシングに対するこのアプローチと、Pangu-Weather AIモデルを使用した影響を正確に評価するための対流パラメータを除外する構成を比較した。 その結果,変圧器を用いた後処理は,高密度ニューラルネットワークと比較して予測能力を大幅に向上させることがわかった。 さらに、AI駆動予測、特に高分解能分析から初期化されたPangu-Weatherは、明示的な対流パラメータがなくても、中距離でのGFSよりも優れた性能を示す。 提案手法は精度と信頼性を向上し,特徴属性分析による解釈可能性や中距離の厳しい天気予報能力も向上する。

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