論文の概要: Huracan: A skillful end-to-end data-driven system for ensemble data assimilation and weather prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18486v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 20:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.594663
• Title: Huracan: A skillful end-to-end data-driven system for ensemble data assimilation and weather prediction
• Title（参考訳）: Huracan: アンサンブルデータ同化と天気予報のための熟練したエンドツーエンドデータ駆動システム
• Authors: Zekun Ni, Jonathan Weyn, Hang Zhang, Yanfei Xiang, Jiang Bian, Weixin Jin, Kit Thambiratnam, Qi Zhang, Haiyu Dong, Hongyu Sun,
• Abstract要約: Huracanは、アンサンブルデータ同化モデルと予測モデルを組み合わせた観測駆動の天気予報システムである。 最先端のNWP競合であるECMWF ENSに匹敵する精度を達成した最初のエンドツーエンドシステムである。 我々の研究は、エンドツーエンドのデータ駆動天気予報の大きな一歩であり、運用天気予報をさらに改善し、革新する機会を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.276021120809508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past few years, machine learning-based data-driven weather prediction has been transforming operational weather forecasting by providing more accurate forecasts while using a mere fraction of computing power compared to traditional numerical weather prediction (NWP). However, those models still rely on initial conditions from NWP, putting an upper limit on their forecast abilities. A few end-to-end systems have since been proposed, but they have yet to match the forecast skill of state-of-the-art NWP competitors. In this work, we propose Huracan, an observation-driven weather forecasting system which combines an ensemble data assimilation model with a forecast model to produce highly accurate forecasts relying only on observations as inputs. Huracan is not only the first to provide ensemble initial conditions and end-to-end ensemble weather forecasts, but also the first end-to-end system to achieve an accuracy comparable with that of ECMWF ENS, the state-of-the-art NWP competitor, despite using a smaller amount of available observation data. Notably, Huracan matches or exceeds the continuous ranked probability score of ECMWF ENS on 75.4% of the variable and lead time combinations. Our work is a major step forward in end-to-end data-driven weather prediction and opens up opportunities for further improving and revolutionizing operational weather forecasting.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、機械学習に基づくデータ駆動の天気予報は、従来の数値天気予報(NWP)に比べて計算能力のごく一部を使用しながら、より正確な天気予報を提供することによって、運用天気予報を変革してきた。 しかし、これらのモデルはまだNWPの初期条件に依存しており、予測能力に上限を課している。 その後、いくつかのエンドツーエンドシステムが提案されているが、最先端のNWP競合の予測スキルとはまだ一致していない。 本研究では,アンサンブルデータ同化モデルと予測モデルを組み合わせた観測型気象予報システムであるHuracanを提案する。 Huracanは、最初のアンサンブル初期条件とエンドツーエンドの天気予報を提供するだけでなく、利用可能な観測データが少ないにもかかわらず、最先端のNWP競合であるECMWF ENSに匹敵する精度を達成した最初のエンドツーエンドシステムでもある。 特に、Huracanは変量とリードタイムの組み合わせの75.4%に対してECMWF ENSの連続的なランク付け確率スコアと一致または超えている。 我々の研究は、エンドツーエンドのデータ駆動天気予報の大きな一歩であり、運用天気予報をさらに改善し、革新する機会を開く。

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