論文の概要: UT-GraphCast Hindcast Dataset: A Global AI Forecast Archive from UT Austin for Weather and Climate Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17453v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 19:42:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.423153
- Title: UT-GraphCast Hindcast Dataset: A Global AI Forecast Archive from UT Austin for Weather and Climate Applications
- Title（参考訳）: UT-GraphCast Hindcast Dataset: 気候と気候の応用のためのUT AustinのグローバルAI予測アーカイブ
- Authors: Naveen Sudharsan, Manmeet Singh, Harsh Kamath, Hassan Dashtian, Clint Dawson, Zong-Liang Yang, Dev Niyogi,
- Abstract要約: このデータセットは、45年間、約25kmのグローバルグリッド上で、毎日15日間の決定論的予測を00UTCで提供する。
37の垂直レベルにおいて、12以上の重要な大気および表面の変数を予測し、現代のハードウェアで1分以内で完全な中距離の予測を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1779072208948291
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The UT GraphCast Hindcast Dataset from 1979 to 2024 is a comprehensive global weather forecast archive generated using the Google DeepMind GraphCast Operational model. Developed by researchers at The University of Texas at Austin under the WCRP umbrella, this dataset provides daily 15 day deterministic forecasts at 00UTC on an approximately 25 km global grid for a 45 year period. GraphCast is a physics informed graph neural network that was trained on ECMWF ERA5 reanalysis. It predicts more than a dozen key atmospheric and surface variables on 37 vertical levels, delivering a full medium range forecast in under one minute on modern hardware.
- Abstract（参考訳）: 1979年から2024年までのUT GraphCast Hindcast Datasetは、Google DeepMind GraphCast Operationalモデルを用いて生成された包括的なグローバル気象予報アーカイブである。
WCRPの傘の下でテキサス大学オースティン校の研究者たちによって開発されたこのデータセットは、45年間、約25kmのグローバルグリッド上で、00UTCで15日間の決定論的予測を提供する。
GraphCastは、ECMWF ERA5リアナリシスに基づいてトレーニングされた物理情報グラフニューラルネットワークである。
37の垂直レベルにおいて、12以上の重要な大気および表面の変数を予測し、現代のハードウェアで1分以内で完全な中距離の予測を提供する。
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