論文の概要: PEAR: Equal Area Weather Forecasting on the Sphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17720v1
• Date: Fri, 23 May 2025 10:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.002052
• Title: PEAR: Equal Area Weather Forecasting on the Sphere
• Title（参考訳）: PEAR: 球面上の均等な地域気象予報
• Authors: Hampus Linander, Christoffer Petersson, Daniel Persson, Jan E. Gerken,
• Abstract要約: HEALPix-features上で直接動作する変圧器を用いた天気予報モデルであるPangu Equal ARea(PEAR)を紹介する。 Pangu Equal AReaは、Driiscollで対応するモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.084445271608975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods for global medium-range weather forecasting have recently received immense attention. Following the publication of the Pangu Weather model, the first deep learning model to outperform traditional numerical simulations of the atmosphere, numerous models have been published in this domain, building on Pangu's success. However, all of these models operate on input data and produce predictions on the Driscoll--Healy discretization of the sphere which suffers from a much finer grid at the poles than around the equator. In contrast, in the Hierarchical Equal Area iso-Latitude Pixelization (HEALPix) of the sphere, each pixel covers the same surface area, removing unphysical biases. Motivated by a growing support for this grid in meteorology and climate sciences, we propose to perform weather forecasting with deep learning models which natively operate on the HEALPix grid. To this end, we introduce Pangu Equal ARea (PEAR), a transformer-based weather forecasting model which operates directly on HEALPix-features and outperforms the corresponding model on Driscoll--Healy without any computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 近年,世界中距離気象予報のための機械学習手法が注目されている。 大気の伝統的な数値シミュレーションを上回り、最初のディープラーニングモデルであるパング気象モデルが出版された後、パングの成功に基づいて多くのモデルがこの領域で出版された。 しかしながら、これらのモデルは全て入力データで動作し、ドライスコールの予測を生成する。 対照的に、球面の階層的等角領域等緯線化(HEALPix)では、各ピクセルは同じ表面積をカバーし、非物理的バイアスを取り除く。 気象学や気候科学におけるこのグリッドの支持が高まりつつあることから,HEALPixグリッドをネイティブに運用する深層学習モデルを用いて天気予報を行うことを提案する。 この目的のためにPangu Equal ARea(PEAR)を導入し、HEALPix-features上で直接動作し、計算オーバーヘッドを伴わずに対応するモデルをDriiscoll-Healy上で性能良くするトランスフォーマーベースの天気予報モデルを提案する。

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