論文の概要: AI reconstruction of European weather from the Euro-Atlantic regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13758v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 17:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:49.210962
• Title: AI reconstruction of European weather from the Euro-Atlantic regimes
• Title（参考訳）: ユーロ・アトランティック政権における欧州気象のAI再構築
• Authors: A. Camilletti, G. Franch, E. Tomasi, M. Cristoforetti,
• Abstract要約: 本稿では,ヨーロッパ・大西洋気象局(WR)の指標に基づいて,月平均気温と降水量の異常を再構築する非線形AIモデルを提案する。 WRは、ヨーロッパの気象にかなりの影響を及ぼす大気循環の繰り返し、準定常、持続的な状態を表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a non-linear AI-model designed to reconstruct monthly mean anomalies of the European temperature and precipitation based on the Euro-Atlantic Weather regimes (WR) indices. WR represent recurrent, quasi-stationary, and persistent states of the atmospheric circulation that exert considerable influence over the European weather, therefore offering an opportunity for sub-seasonal to seasonal forecasting. While much research has focused on studying the correlation and impacts of the WR on European weather, the estimation of ground-level climate variables, such as temperature and precipitation, from Euro-Atlantic WR remains largely unexplored and is currently limited to linear methods. The presented AI model can capture and introduce complex non-linearities in the relation between the WR indices, describing the state of the Euro-Atlantic atmospheric circulation and the corresponding surface temperature and precipitation anomalies in Europe. We discuss the AI-model performance in reconstructing the monthly mean two-meter temperature and total precipitation anomalies in the European winter and summer, also varying the number of WR used to describe the monthly atmospheric circulation. We assess the impact of errors on the WR indices in the reconstruction and show that a mean absolute relative error below 80% yields improved seasonal reconstruction compared to the ECMWF operational seasonal forecast system, SEAS5. As a demonstration of practical applicability, we evaluate the model using WR indices predicted by SEAS5, finding slightly better or comparable skill relative to the SEAS5 forecast itself. Our findings demonstrate that WR-based anomaly reconstruction, powered by AI tools, offers a promising pathway for sub-seasonal and seasonal forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ヨーロッパ・大西洋気象局(WR)の指標に基づいて,月平均気温と降水量の異常を再構築する非線形AIモデルを提案する。 WRは、欧州の気象にかなりの影響を及ぼす大気循環の繰り返し、準定常、持続的な状態を表しており、季節的な予報の機会を与えている。 多くの研究がヨーロッパの気象に対するWRの相関や影響について研究しているが、ユーロ大西洋WRの温度や降水量などの地上レベルの気候変数の推計は未調査であり、現在は線形な方法に限られている。 提案したAIモデルは、ヨーロッパにおけるユーロ大西洋大気循環の状態と対応する表面温度と降水異常を記述し、WR指標の関係において複雑な非線形性を取り込んで導入することができる。 欧州の冬季・夏季における平均気温2m, 降水量異常を再現する上でのAIモデルの性能について検討した。 再建におけるWR指標に対する誤差の影響を評価し, 80%未満の平均絶対相対誤差は, ECMWF の季節予測システム SEAS5 と比較して, 季節的再構成の改善をもたらすことを示した。 実用可能性の実証として,SEAS5が予測するWR指標を用いてモデルを評価し,SEAS5の予測に比較して若干優れた,あるいは同等のスキルを見出した。 以上の結果から,AIツールを応用したWRベースの異常再構築は,季節・季節の予測に有望な経路であることが明らかとなった。

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